Персептрон: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{Понятие |Description=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 впервы...») |
Patarakin (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 3: | Строка 3: | ||
|Field_of_knowledge=NetSci, Информатика | |Field_of_knowledge=NetSci, Информатика | ||
|Inventor=Розенблатт, Минский, Пейперт | |Inventor=Розенблатт, Минский, Пейперт | ||
|similar_concepts=Нейросеть, Искусственный интеллект | |similar_concepts=Нейросеть, Искусственный интеллект, Машинное обучение | ||
}} | }} | ||
[[Алгоритм]] для выполнения двоичной классификации. Он определяет, относится ли объект к определенной категории (например, является ли животное на рисунке кошкой или нет). | [[Алгоритм]] для выполнения двоичной классификации. Он определяет, относится ли объект к определенной категории (например, является ли животное на рисунке кошкой или нет). | ||
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e1/Perceptron-ru.svg/450px-Perceptron-ru.svg.png | https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e1/Perceptron-ru.svg/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 [[алгоритм]]ы обучения перцептрона, называя их системами подкрепления. | |||
Версия 17:25, 11 декабря 2022
| 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).
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.
