Định nghĩa của từ perceptron

Thuật ngữ "perceptron" được Marvin Minsky và Dean Edmonds, hai nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đặt ra vào năm 1957. Từ này bắt nguồn từ khái niệm về khả năng "perceive" hoặc diễn giải các tín hiệu đầu vào mà nó nhận được của một tế bào thần kinh. Trong thần kinh học, một tế bào thần kinh là một tế bào truyền tín hiệu điện và hóa học trong toàn bộ hệ thần kinh. Perceptron ban đầu được hình thành như một mô hình toán học về hoạt động của não người, với mục đích tìm hiểu cách não xử lý và phân loại thông tin. Tuy nhiên, mô hình này cũng có các ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực, đáng chú ý nhất là trong nhận dạng mẫu và học máy. Ý tưởng cơ bản đằng sau perceptron là nó lấy một tập hợp các giá trị đầu vào, nhân chúng với một tập hợp các trọng số, sau đó truyền kết quả qua một hàm kích hoạt phi tuyến tính (chẳng hạn như hàm bước hoặc hàm sigmoid). Đầu ra của hàm kích hoạt xác định tín hiệu đầu vào có được phân loại là thuộc về một lớp cụ thể hay không. Perceptron trở nên phổ biến rộng rãi vào những năm 1960, vì nó được coi là giải pháp đầy hứa hẹn cho nhiều vấn đề thực tế, chẳng hạn như nhận dạng ký tự quang học và phân đoạn hình ảnh. Tuy nhiên, sau đó người ta phát hiện ra rằng mô hình perceptron không đủ mạnh để xử lý các tác vụ phức tạp. Điều này dẫn đến sự phát triển của các mạng nơ-ron tinh vi hơn, hiện vẫn được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng AI và học máy hiện đại. Bất chấp những hạn chế của nó, perceptron đã để lại dấu ấn đáng kể trong lĩnh vực khoa học máy tính, vì nó đại diện cho một bước tiến lớn hướng tới sự phát triển của trí tuệ nhân tạo hiện đại. Tên gọi và khái niệm của nó đã trở thành một phần không thể thiếu của ngôn ngữ được sử dụng để mô tả và nghiên cứu các mạng nơ-ron và thuật toán học máy.