Perzeptron
Perzeptron
Definition von Perzeptron
Ein Perzeptron ist ein einfaches, künstliches neuronales Netzwerk, das auf maschinellem Lernen basiert. Es ist eine der ältesten und dennoch grundlegenden Komponenten der Künstlichen Intelligenz (KI). Das Konzept des Perzeptrons wurde erstmals in den 1950er Jahren vorgestellt und stellt eine Methode zur Klassifizierung von Eingaben (z.B. Bildern oder Sounds) in jeweils eine von zwei Kategorien dar.
Wie funktioniert ein Perzeptron?
Ein Perzeptron besteht in seiner einfachsten Form aus einem Eingangs- und einem Ausgangssignal. Das Konzept ähnelt der Arbeitsweise eines menschlichen Neurons: Es empfängt mehrere Eingangssignale, führt eine gewichtete Summe dieser Signale durch und wendet dann eine Aktivierungsfunktion an. Wenn die gewichtete Summe die Aktivierungsschwelle (ein vorgegebener Wert) übersteigt, gibt das Perzeptron ein Signal aus.
Anwendungsbereiche des Perzeptrons
Ursprünglich wurde das Perzeptron zum Erkennen von Mustern in Bildern und Tönen eingesetzt. Heute findet es Einsatz in einer Vielzahl von Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Beispiele hierfür sind Handschrifterkennung, Spracherkennung und sogar in Finanzsystemen zur Vorhersage von Aktienkursen.
Grenzen des Perzeptrons
Trotz seiner vielfältigen Anwendungen hat das Perzeptron auch seine Grenzen. Es kann lediglich lineare Probleme lösen und ist somit bei komplexen, nichtlinearen Fragestellungen nicht geeignet. Zur Lösung solcher Probleme kommen fortgeschrittenere neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Methoden zum Einsatz.
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