El Perceptrón Simple es un tipo de modelo de red neuronal artificial desarrollado en los años 50 y 60 por el psicólogo y científico de la computación Frank Rosenblatt.
Es uno de los conceptos fundamentales en el campo de las redes neuronales y marcó el comienzo del interés en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
El Perceptrón Simple se inspira en la estructura y funcionamiento de una neurona en el cerebro humano.
Consiste en una única unidad de procesamiento que toma varias entradas, cada una multiplicada por su correspondiente peso, y luego suma estas entradas ponderadas.
Si la suma resultante supera un umbral predefinido, el perceptrón emite una señal de salida.
En términos matemáticos, esto se puede expresar de la siguiente manera:
A pesar de sus limitaciones, el Perceptrón Simple sentó las bases para el desarrollo de redes neuronales más complejas y capas múltiples, como las redes neuronales artificiales modernas.
Salida = FunciónUmbral(Σ(Entradas * Pesos) + Umbral)
Donde:
Σ representa la suma ponderada de las entradas multiplicadas por los pesos. FunciónUmbral es una función que produce una salida binaria (por ejemplo, 0 o 1) basada en si la suma está por encima del umbral. El Perceptrón Simple es capaz de aprender a clasificar patrones linealmente separables. Es decir, puede distinguir entre dos clases de datos si es posible trazar una línea recta en el espacio de entrada que los separe completamente. Sin embargo, tiene limitaciones en la resolución de problemas más complejos que no son linealmente separables.
Estas redes, a menudo llamadas perceptrones multicapa, pueden superar las limitaciones del Perceptrón Simple al permitir el aprendizaje de representaciones más complejas y la resolución de problemas más desafiantes.
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