Perseptron

Maşın öyrənməsi və intellektual verilənlərin analizi
Tapşırıqlar Təsnifat tapşırığı Klasterləşdirmə Reqressiya Anomaliya aşkarlama Assosiasiya qaydaları Təsdiqetmə ilə öyrənmə Strukturlaşdırılmış proqnoz Layihələndirmə xüsusiyyətləri Öyrənmə xüsusiyyətləri Onlayn öyrənmə Yarısupervizorlu öyrənmə Supervizorsuz öyrənmə Qiymətləndirmə ilə öyrənmə Qrammatika induksiyası
Supervizorlu öyrənmə Qərarların qəbul olunması ağacı Ansambllar (Bagging, Boosting, Random forest) k-NN Xətti reqressiya Sadə Bayes Neyron şəbəkələr Loqistik reqressiya Perseptron Uyğun vektor üsulu Köməkçi vektor üsulu
Klasterləşdirmə BIRCH İyerarxik k-orta Gözləmə-maksimallaşma DBSCAN OPTICS Orta dəyişmə
Ölçü azaldılması Faktor analizi Kanonik korrelyasiya Müstəqil komponent analizi Xətti diskriminant analizi Qeyri-meqativ matris vuruqlarına ayırma Əsas komponent analizi t-SNE
Strukturlaşdırılmış proqnoz Qrafik ehtimal modelləri (Bayes şəbəkəsi, Şərti təsadüfi sahə, Gizli Markov modeli)
Anomaliya aşkarlama k-NN Lokal tullanış amili
Neyron şəbəkələr Avtokodirovka Dərin öyrənmə Çoxlaylı perseptron Rekkurent neyron şəbəkələr Məhdud Boltsman maşını Özü təşkil olunan xəritə Əyri neyron şəbəkə
Nəzəriyyə Kompromis sürüşmə-dispersiyası Hesablama öyrənmə nəzəriyyəsi Empirik riski minimallaşdırma Okkam öyrənmə PAC öyrənmə Statistik öyrənmə VC nəzəriyyəsi
Konfranslar və jurnallar NIPS ICML JMLR ArXiv:cs.LG
b m r

Perseptron — 1957-ci ildə Frenk Rozenblat tərəfindən təklif edilmiş və 1960-cı ildə Mark-1 elektron maşını şəklində reallaşdırılmış beyinlə (beyinin kibernetik modeli) qavranılan informasiyanın riyazi və ya kompüter modeli. Perseptron neyron şəbəkələrin ilk modellərindən biri, Mark-1 isə dünyada ilk neyrokompüter oldu. Öz sadəliyinə baxmayaraq, perseptron öyrənməyə, kifayət qədər mürəkkəb məsələləri həll etməyə və qərar verməyə qadirdir.

Perseptron üç tip elementdən ibarətdir: sensorlardan (bunlara tanınan obrazlar və ya vəziyyətlət daxil olur. Sadə perseptronlarda onlar reseptor sahəsinə uyğundur və S-elementlər adlanır.) daxil olan siqnallar assosiativ elementlərə (А-elementləri), sonda isə reaksiya verən elementlərə (А-elementlərinin təsiri altında çıxış siqnalını formallaşdıran R-elementlər) verilir. Müasir terminologiyaya əsasən, perseptronlar süni neyron şəbəkələr kimi təsnif edilmiş ola bilərlər.

1. bir gizli qatlı
2. vahid sıçrayış funksiyası ilə
3. siqnalın düz yayılmasıyla (əks əlaqəsiz)

1969-cu ildə neyron şəbəkələrin məşhurluğunun artması fonunda Marvin Minski və Seymur Peypertin perseptronların prinsipial məhdudiyyətlərini göstərən kitabı çıxıb.