Персептрон: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
 
Строка 12: Строка 12:


Статья и модель [[NetLogo]] http://www.cs.us.es/~fsancho/?e=135
Статья и модель [[NetLogo]] http://www.cs.us.es/~fsancho/?e=135
{{#widget:iframe
|url=https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Computer%20Science/Artificial%20Neural%20Net%20-%20Perceptron.nlogo
|width=1000
|height=900
}}

Текущая версия на 10:57, 5 октября 2023


Описание Перцептро́н, или персептрон (англ. perceptron от лат. perceptio — восприятие; нем. Perzeptron) — математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом (кибернетическая модель мозга), предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1958 году и впервые реализованная в виде электронной машины «Марк-1» в 1960 году. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером.
Область знаний NetSci, Информатика
Авторы Розенблатт, Минский, Пейперт
Поясняющее видео
Близкие понятия Нейросеть, Искусственный интеллект, Машинное обучение
Среды и средства для освоения понятия

Алгоритм для выполнения двоичной классификации. Он определяет, относится ли объект к определенной категории (например, является ли животное на рисунке кошкой или нет).

450px-Perceptron-ru.svg.png

Важным свойством любой нейронной сети является способность к обучению. Процесс обучения является процедурой настройки весов и порогов с целью уменьшения разности между желаемыми (целевыми) и получаемыми векторами на выходе. В своей книге Розенблатт пытался классифицировать различные алгоритмы обучения перцептрона, называя их системами подкрепления.

Статья и модель NetLogo http://www.cs.us.es/~fsancho/?e=135