Перцептрон
Розенблатт описав навчувану модель розпізнавання.
Чому це важливо
Ця робота зробила навчання на прикладах конкретною програмою досліджень.
Історичний перцептрон істотно відрізняється від сучасних глибоких мереж.
Запис атласу: https://www.aitimeline.dev/uk/events/evt-0003/
Дослідження · листопад 1958 р.
Розміщено за датою сучасного події першоджерела. Точна дата події невідома; нижче наведено підтверджений часовий інтервал.
Розенблатт описав навчувану модель розпізнавання.
Ця робота зробила навчання на прикладах конкретною програмою досліджень.
Історичний перцептрон істотно відрізняється від сучасних глибоких мереж.
Psychological Review · Опубліковано листопад 1958 р.
Cornell Chronicle · Опубліковано 25 вересня 2019 р.
Перцептрон додав до формального нейрона процедуру навчання.
Обидві роботи навчають лінійний елемент на прикладах; ADALINE використовує інше правило оновлення ваг.
Mark I, за статтею його інженерів, побудовано, щоб перевірити математичні передбачення про роботу перцептрона Розенблатта.
Стаття згадує Перцептрон Розенблатта: випадкові машини, за авторами, розпізнають погано, а єдиний виняток — модифікація Робертса, що робить Перцептрон «essentially non-random»; авторська програма протиставлена обом.
Книга розгортає модель, уперше опубліковану 1958 року.
Доведення стосується саме алгоритму навчання перцептрона.
Розділ книжки про навчання розпізнаванню образів викладає теорію дискретних α-перцептронів і посилається на перцептрон Розенблата.
Книга формально аналізує, які задачі одношаровий перцептрон розвʼязати не може.
Александер виводить WISARD із лінії нейромоделювання, до якої відносить перцептрон Розенблатта, і називає його одношаровою «нейромережею», де нейронами є мікросхеми пам'яті.
Перцептрон брав від нервової системи ідею навчання; Мід пропонує брати в неї фізику обчислення — аналогові схеми, що самі виконують ті операції, які нейрони роблять зарядом і струмом.