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Perceptron
Il percettrone è il modello matematico più elementare di neurone artificiale: riceve in ingresso un insieme di valori numerici, li combina calcolando una somma pesata e applica a questo risultato una funzione che decide l'output finale, spesso in origine una semplice soglia che produce una risposta binaria. È considerato la cellula di base da cui derivano concettualmente le reti neurali moderne.
Ogni input del percettrone è moltiplicato per un peso associato, i prodotti vengono sommati insieme a un termine di bias e il risultato passa attraverso una funzione di attivazione che determina l'output. Nella sua forma originale, un singolo percettrone può imparare a separare dati linearmente separabili, cioè dati che possono essere divisi in due categorie tramite una linea o un piano, ma non può risolvere problemi in cui questa separazione lineare non è possibile.
Un singolo percettrone ha oggi soprattutto valore didattico e storico, ma il principio che incarna, la combinazione pesata di input seguita da una funzione di attivazione, è esattamente il meccanismo di base di ogni singolo neurone artificiale presente negli strati delle reti neurali profonde moderne, incluse quelle usate nei modelli linguistici. Impilando e collegando molti percettroni in più strati, il percettrone multistrato supera il limite della separabilità lineare.
Il termine è stato coniato per descrivere questo primo modello di neurone artificiale ispirato, in modo semplificato, al funzionamento dei neuroni biologici e risale ai primi studi sulle reti neurali artificiali condotti negli anni '50 del Novecento.
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