Perzeptron

Einfaches zweilagiges feed-forward Perzeptron mit
  • fünf Input-Neuronen,
  • drei Hidden-Neuronen und
  • einem Output-Neuron, sowie
  • zwei Bias-Neuronen
  • Das Perzeptron (nach engl. perception, „Wahrnehmung“) ist ein vereinfachtes künstliches neuronales Netz, das zuerst von Frank Rosenblatt 1957 vorgestellt wurde. Es besteht in der Grundversion (einfaches Perzeptron) aus einem einzelnen künstlichen Neuron mit anpassbaren Gewichtungen und einem Schwellenwert. Unter diesem Begriff werden heute verschiedene Kombinationen des ursprünglichen Modells verstanden, dabei wird zwischen einlagigen und mehrlagigen Perzeptren (engl. multi-layer perceptron, MLP) unterschieden. Perzeptron-Netze wandeln einen Eingabevektor in einen Ausgabevektor um und stellen damit einen einfachen Assoziativspeicher dar.


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