【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步(2)

关于感知器的兴衰。

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感知器的兴衰

一、感知器的发明与初期振动

在人工智能的历史长河中,感知器(Perceptron)无疑是一个里程碑式的存在。它最初由心理学家Frank Rosenblatt在1950年代提出,并在随后的几年中得到了广泛的关注和研究。感知器是一种二元线性分类器,其结构模仿了生物神经元的工作原理,能够通过简单的加权和阈值操作对输入进行分类。

感知器的出现引起了巨大的振动。在当时,计算机科学还处于萌芽阶段,而人工智能更是一个全新的概念。感知器作为一种能够“学习”的算法,被视为机器智能的曙光。许多人认为,感知器将是实现人工智能的关键,甚至有人预测它将彻底改变人类社会的未来。

二、感知器的定义与作用

感知器是一种简单的神经网络模型,它由一个单层的前馈神经网络组成,包括输入节点、输出节点和一个或多个隐藏节点(在早期的感知器模型中,通常没有隐藏节点)。每个节点都通过一个权重与输入相连,并通过一个激活函数(在感知器中通常是阶跃函数)来决定输出。

感知器的主要作用是通过训练来学习一个线性决策边界,从而对输入数据进行二元分类。在训练过程中,感知器根据输入数据的标签调整其权重,以最小化分类错误。由于其简单性和直观性,感知器在当时被视为一种非常有力的学习算法。

三、感知器的衰败

然而,感知器的辉煌并没有持续太久。在1960年代末和1970年代初,人们发现感知器有一个致命的缺陷:它无法解决异或(XOR)问题。XOR问题是一个简单的二元分类问题,但对于线性分类器来说却是无法解决的。因为XOR函数的输出并不是其输入的线性组合,所以无法通过单一的线性决策边界来对其进行分类。

这一发现对感知器的声誉造成了严重的打击。许多人开始怀疑感知器的能力,甚至对整个神经网络领域的研究都产生了怀疑。在这一时期,神经网络的研究陷入了低谷,被称为“AI的冬天”。

尽管感知器最终没有成为实现人工智能的“银弹”,但它在人工智能历史上的地位依然不可动摇。感知器为后来的神经网络和深度学习研究奠定了基础,其思想和方法至今仍在影响着人工智能领域的发展。

 

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