Inteligencia artificial. Perceptrón
Enviado por Rafael Macias Torres • 8 de Julio de 2018 • Apuntes • 267 Palabras (2 Páginas) • 105 Visitas
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Perceptrón
El perceptrón simple es un tipo de red neuronal artificial desarrollado por Frank Rosenblatt en 1959. La razón de su auge en los años 60’s es que tiene capacidad de aprendizaje y reconocimiento de patrones linealmente separables. El perceptrón puede ser considerado como una neurona artificia, unidad de cálculo que intenta modelar el comportamiento de una neurona natural, como las que constituyen el cerebro humano. Es un algoritmo capaz de generar un criterio para hacer la selección de un grupo, entre un grupo de elementos más grandes.
El perceptrón puede ser entrenado para realizar alguna tarea mediante reglas de aprendizaje:
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje por reforzamiento
Por si solo un perceptrón no tiene mucha utilizad, puesto que es como una neurona. Su capacidad y funcionalidad se genera cuando se relacionan con más para generar una red.
El perceptrón simple, dejó de ser considerado como una técnica útil, al igual que otros tipos de redes neuronales, cuando Marvin Minsky publicó un artículo en el cual expresaba las limitantes de estas técnicas.
De acuerdo a Marvin Minsky, el perceptrón simple sólo sirve para clasificar problemas linealmente separables, cosa que ya se podía hacer mediante métodos estadísticos, y de una forma mucho más eficiente.
Las limitantes más grandes del perceptrón es que, aunque pueden construirse redes neuronales de varias capas con él, no permite más que una sola capa de pesos adaptativos.
El perceptrón fue el primer modelo de red neuronal artificial, es la más simple de las redes neuronales.
La red neuronal está construida de perceptrones, el perceptrón también cuenta con una entrada y una salida al igual que la red neuronal.
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