Definition of perceptron

perceptronnoun

nhận thức

/pəˈseptrɒn//pərˈseptrɑːn/

The term "perceptron" was coined in 1957 by Marvin Minsky and Dean Edmonds, two researchers at the Massachusetts Institute of Technology (MIT). The word was derived from the concept of a neuron's ability to "perceive" or interpret the input signals it receives. In neurology, a neuron is a cell that transmits electrical and chemical signals throughout the nervous system. The perceptron was originally conceived as a mathematical model for the functioning of the human brain, with the aim of understanding how the brain processes and classifies information. However, the model also had practical applications in various fields, most notably in pattern recognition and machine learning. The basic idea behind the perceptron is that it takes a set of input values, multiplies them by a set of weights, and then passes the result through a non-linear activation function (such as a step function or a sigmoid function). The output of the activation function determines whether the input signal is classified as belonging to a particular class or not. The perceptron gained widespread popularity in the 1960s, as it was seen as a promising solution to various real-world problems, such as optical character recognition and image segmentation. However, it was later discovered that the perceptron model alone was not powerful enough to handle complex tasks. This led to the development of more sophisticated neural networks, which are still widely used in modern AI and machine learning applications. Despite its limitations, the perceptron has left a significant mark on the field of computer science, as it represented a major step towards the development of modern artificial intelligence. Its name and concept have become integral parts of the language used to describe and study neural networks and machine learning algorithms.

namespace
Example:
  • The researchers trained a multi-layer perceptron on a large dataset of images to achieve high accuracy in object recognition tasks.

    Các nhà nghiên cứu đã đào tạo một perceptron nhiều lớp trên một tập dữ liệu hình ảnh lớn để đạt được độ chính xác cao trong các nhiệm vụ nhận dạng đối tượng.

  • The perceptron's input layer receives signals from intelligent sensors, which it processes and sends to the hidden layer for further analysis.

    Lớp đầu vào của perceptron nhận tín hiệu từ các cảm biến thông minh, sau đó xử lý và gửi đến lớp ẩn để phân tích thêm.

  • The single-layer perceptron is a simple mathematical model used for binary classification tasks, in which the input variables are combined linearly and thresholded to produce a binary output.

    Perceptron một lớp là một mô hình toán học đơn giản được sử dụng cho các tác vụ phân loại nhị phân, trong đó các biến đầu vào được kết hợp tuyến tính và ngưỡng hóa để tạo ra đầu ra nhị phân.

  • The perceptron's weighted sum of input signals is passed through a nonlinear activation function, which determines whether the output is 1 or 0.

    Tổng trọng số của các tín hiệu đầu vào của perceptron được truyền qua một hàm kích hoạt phi tuyến tính, xác định đầu ra là 1 hay 0.

  • In deep learning, multiple perceptrons are connected in layers, allowing for more complex decision making and feature extraction.

    Trong học sâu, nhiều perceptron được kết nối theo từng lớp, cho phép đưa ra quyết định phức tạp hơn và trích xuất tính năng.

  • The backpropagation algorithm is used to train a multi-layer perceptron by adjusting the weights between the layers based on the error between the predicted and actual outputs.

    Thuật toán truyền ngược được sử dụng để đào tạo một perceptron nhiều lớp bằng cách điều chỉnh trọng số giữa các lớp dựa trên lỗi giữa đầu ra dự đoán và đầu ra thực tế.

  • The perceptron's performance is evaluated using metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score.

    Hiệu suất của perceptron được đánh giá bằng các số liệu như độ chính xác, độ tin cậy, khả năng thu hồi và điểm F1.

  • The perceptron's parameters, such as the initial weights, learning rate, and activation function, must be carefully chosen to optimize its performance.

    Các tham số của perceptron, chẳng hạn như trọng số ban đầu, tốc độ học và hàm kích hoạt, phải được lựa chọn cẩn thận để tối ưu hóa hiệu suất của nó.

  • The perceptron is a fundamental building block of neural networks, which are being used to solve a wide range of real-world problems in fields such as healthcare, finance, and transportation.

    Perceptron là thành phần cơ bản của mạng nơ-ron, được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề thực tế trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và giao thông vận tải.

  • While the perceptron is a powerful tool for classification tasks, its limitations, such as the need for linearly separable data, must be considered for more complex problems.

    Mặc dù perceptron là một công cụ mạnh mẽ cho các nhiệm vụ phân loại, nhưng những hạn chế của nó, chẳng hạn như nhu cầu về dữ liệu có thể phân tách tuyến tính, phải được xem xét cho các vấn đề phức tạp hơn.