Perceptron: Razlika med redakcijama

'''Perceptron''' je najbolj razširjena [[nevronska mreža]]. Prvi ga je predstavil [[Frank Rosenblatt]] leta 1958. Vse povezave med [[nevron|nevroni]] so pri perceptronu usmerjene naprej. Vhodne in izhodne vrednosti so lahko poljubne zvezne spremenljivke. Učenje poteka postopoma in traja dokler ni [[napaka]] dovolj mala.

Vsi nevroni so razvrščeni v en sloj (eno vrsto). Rešuje razmeroma preproste naloge. Učenje poteka po [[Hebbovem pravilu]]. [[Marvin Minsky]] in [[Seymour Papert]] sta leta 1969 dokazala, da enoslojni Perceptron ne more rešiti XOR problema.

Če damo na izhod enoslojnega perceptrona še en sloj nevronov dobimo dvoslojni perceptron. To lahko večkrat ponavljamo in dobimo večslojni perceptron. Tako dobljeni perceptron lahko rešuje težje naloge od enoslojne gaenoslojnega. TudiMed drugim tudi XOR problem. Učenje je drugačno kot pri enoslojnem perceptronu. Najbolj znano učenje je [[backpropagation]].