Der Perzeptron-Algorithmus und der Kernel-Trick

Der Perceptron-Algorithmus ist eines der frühesten und einflussreichsten Machine-Learning-Modelle, das die Grundlage für moderne neuronale Netzwerke und Support-Vektor-Maschinen (SVMs) bildet. Vorgeschlagen von Frank Rosenblatt im Jahr 1958 (Rosenblatt, 1958), ist der Perceptron ein einfacher, aber leistungsfähiger linearer Klassifikator, der für binäre Klassifizierungsaufgaben konzipiert wurde. Trotz seiner Einfachheit führte der Perceptron Schlüsselkonzepte ein, die heute noch zentral für das Machine Learning sind, wie iterative Gewichtsaktualisierungen, den Einsatz von Aktivierungsfunktionen und das Lernen einer Entscheidungsgrenze (Goodfellow, Bengio & Courville, 2016). Diese Ideen haben direkt die Entwicklung von mehrschichtigen neuronalen Netzwerken beeinflusst, indem sie Regeln für die Gewichtsanpassung einführten, die die Rückwärtsübertragung untermauern (LeCun, Bengio & Hinton, 2015).