Алгоритм Перцептрона и Трюк Ядра

Алгоритм Перцептрона является одним из самых ранних и влиятельных моделей машинного обучения, образующих основу для современных нейронных сетей и машин векторного поддержки (SVM). Предложенный Фрэнком Розенблаттом в 1958 году (Розенблатт, 1958), перцептрон - это простой, но мощный линейный классификатор, предназначенный для бинарной классификации задач. Несмотря на свою простоту, перцептрон ввел ключевые концепции, которые остаются центральными в машинном обучении сегодня, такие как итерационное обновление весов, использование функций активации и обучение границы принятия решений (Гудфеллоу, Бенджио и Курвилль, 2016). Эти идеи напрямую повлияли на развитие многослойных нейронных сетей, введя правила корректировки весов, которые лежат в основе обратного распространения ошибки (Лекун, Бенджио и Хинтон, 2015).