Perbandingan Perceptron dan Multilayer Perceptron

Perceptron dan multilayer perceptron (MLP) adalah dua model penting dalam bidang jaringan saraf tiruan. Meskipun keduanya memiliki nama yang mirip, terdapat perbedaan mendasar dalam arsitektur dan kemampuannya. Perceptron merupakan model satu lapis, sedangkan MLP terdiri dari beberapa lapisan.

Arsitektur

Perceptron hanya memiliki satu lapisan input dan satu lapisan output tanpa hidden layer. Sebaliknya, MLP terdiri dari satu atau lebih hidden layer yang memungkinkan pemrosesan informasi yang lebih kompleks. Setiap layer pada MLP dapat memiliki sejumlah neuron yang bervariasi.

Kemampuan Klasifikasi

Perceptron hanya mampu menyelesaikan masalah yang linear separable, sementara MLP dapat menangani masalah non-linier seperti permasalahan XOR. Hal ini disebabkan oleh keberadaan hidden layer yang dapat melakukan transformasi fitur input.

Algoritma Pembelajaran

Perceptron menggunakan aturan pembelajaran sederhana, sedangkan MLP menggunakan backpropagation untuk memperbarui bobot pada setiap layer. Proses pelatihan MLP lebih kompleks dan membutuhkan komputasi lebih besar dibanding perceptron.