Der Perceptron ist ein grundlegendes Modell im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Es handelt sich um einen linear klassifizierenden Algorithmus, der zur Lösung von Klassifizierungsaufgaben eingesetzt wird. Der Perceptron ist ein einfaches Beispiel für ein neuronales Netzwerk und dient oft als Ausgangspunkt für die Erklärung komplexerer Modelle.
Der Perceptron arbeitet, indem er Eingaben entgegennimmt, diese mit Gewichten multipliziert, die Ergebnisse summiert und schließlich eine Aktivierungsfunktion anwendet. Die Aktivierungsfunktion bestimmt die Ausgabe des Perceptrons. Im Fall des Perceptrons ist die Aktivierungsfunktion in der Regel eine Stufenfunktion, die eine Ausgabe von 1 liefert, wenn die Summe einen bestimmten Schwellenwert übersteigt, und 0 sonst.
Während des Trainings passt der Perceptron-Algorithmus die Gewichte an, um die Klassifizierungsfehler zu minimieren. Dies geschieht iterativ, indem die Gewichte so lange angepasst werden, bis das Modell alle Trainingsdaten korrekt klassifizieren kann oder bis keine weitere Verbesserung möglich ist. Dieser Prozess wird als Konvergenz bezeichnet.
Ein wesentlicher Nachteil des Perceptrons ist seine Einschränkung auf linear trennbare Daten. Wenn die Daten nicht durch eine gerade Linie oder eine Hyperfläche getrennt werden können, kann der Perceptron nicht konvergieren. Aus diesem Grund wurden komplexere Modelle wie das Multi-Layer Perceptron (MLP) entwickelt, die durch die Hinzufügung von Hidden-Layern nicht-lineare Daten verarbeiten können.
Trotz seiner Einfachheit ist der Perceptron von großer Bedeutung, da er die Grundlage für komplexere neuronale Netze bildet. Er wird oft in der Lehre verwendet, um die Grundlagen neuronaler Netze zu vermitteln.