Перцептрон (Perceptron) — это Алгоритм (Algorithm) Машинного обучения (ML) для Контролируемого обучения (Supervised Learning) различных задач Бинарной классификации (Binary Classification). Кроме того, перцептрон также понимается как блок Нейронной сети (Neural Network), который помогает обрабатывать входные данные.

Это первый шаг к изучению технологий машинного обучения и глубокого обучения, который состоит из набора Весов (Weights), входных значений x и выходных значений y.

В середине 19 века г-н Франк Розенблатт изобрел персептрон для выполнения определенных вычислений для определения возможностей входных данных. Этот алгоритм позволяет нейронам запоминать элементы и обрабатывать их один за другим во время подготовки.

Модель персептрона также считается одним из лучших и простейших типов искусственных нейронных сетей. Следовательно, мы можем рассматривать ее как однослойную нейронную сеть с четырьмя основными параметрами, то есть входными значениями, весами и смещением, чистой суммой и функцией активации.

Автор оригинальной статьи: javatpoint.com