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El perceptrón (Perceptron en inglés) fue el primer modelo de Red Neuronal Artificial supervisada. Es la más simple de las Redes neuronales.

 

Fue creada por Rosenblatt en 1958 y su éxito incial se debió a que era capaz de aprender y reconocer patrones sencillos. Con el desarrollo del perceptrón, surge el área de las Redes Neuronales Artificiales dentro de la Inteligencia Artificial. Sin embargo, Marvin MinskySeymur Papert escriben el libro "Perceptrons", en el que se hace un análisis del Perceptrón mostrando sus flaquezas y decae el apoyo dado a la investigación de las Redes Neuorales Artificiales durante algunas décadas.

 

Las principales limitaciones del perceptrón son que sirve únicamente para problemas linealmente separables y que sean de dos clases. Hablando vulgarmente, esto quiere decir que el perceptrón sólo lo podemos usar cuando el problema sea distinguir entre una de dos posibles clases y, que trazando una línea, plano o hiperplano en un plano o hiperplano, se puedan separar perfectamente estas dos clases.

 

Por ejemplo, supongamos que tenemos un problema de dos dimensiones (o sea, dos características) y con dos diferentes grupos que pertenecen a la clase A y a la clase B.

 

Si lo graficáramos, a simple vista podríamos determinar si el problema es linealmente separable si es que podemos trazar una línea que divida a los dos grupos. En la siguiente imagen se ilustra este concepto:

 

Figura 1

 

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