В этой истории сначала мы обсудим, как происходит обучение с помощью Perceptron Kernal Trick . Начнем со случайной строки. мы применяем цикл каждый раз, когда спрашиваем точку, правильно ли она классифицирована или нет. Если оно правильно классифицировано, ничего не делайте, если нет, то примените преобразование, чтобы приблизить это время к этой неправильно классифицированной точке. Итак, это основная теория этого трюка с персептроном. Как вы можете видеть на рисунке выше...

Практический пример, реализованный в Mathematica Введение Персептрон Розенблатта, разработанный Фрэнком Розенблаттом в 1958 году[1][2], считается источником нейронных сетей, потому что это был первый алгоритм, продемонстрировавший способность машины учиться на данных. Персептрон представлял собой простую модель, состоящую из одного слоя искусственных нейронов или блоков, которые можно было обучить распознавать закономерности во входных данных. Это положило начало области..