パーセプトロン・アルゴリズムとカーネル・トリック

パーセプトロン・アルゴリズムは、最も古く影響力のある機械学習モデルの1つであり、現代のニューラル・ネットワークとサポート・ベクター・マシン（SVM）たちの基礎を形成しています。1958年にフランク・ローゼンブラットによって提案された（Rosenblatt, 1958）パーセプトロンは、2値分類タスク向けの単純ながら強力な線形分類器です。 その単純さにもかかわらず、パーセプトロンは、機械学習において今日でも中心的な概念を導入しました。例えば、反復的な重み更新、活性化関数の使用、決定境界の学習（Goodfellow, Bengio & Courville, 2016）など。これらのアイデアは、バックプロパゲーションの基礎を形成する重み調整規則を導入することで、マルチ・レイヤー・ニューラル・ネットワークの開発に直接的影響を与えました（LeCun, Bengio & Hinton, 2015）。