感知器的那些事

感知器的那些事

  • 历史背景
    • Rosenblatt和Minsky关于感知机的争论
      • 弗兰克·罗森布拉特简介
      • 提出感知器算法
      • Mark I感知机
      • 争议与分歧
      • 马文·明斯基简介
  • 单层感知器
    • 工作原理
    • 训练过程
  • 多层感知器
    • 工作原理
  • 单层感知机 vs 多层感知机

感知器模型(Perceptron),是由心理学家Frank Rosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络。它被视为一种最简单形式的前馈神经网络,只有输入层和输出层,是二分类的线性分类器。它可以解决与(AND)、或(OR)等简单的线性可分问题,但无法解决复杂的异或(XOR)等非线性可分问题。

历史背景

Rosenblatt和Minsky关于感知机的争论

弗兰克·罗森布拉特简介

弗兰克·罗森布拉特(Frank Rosenblatt, 1928年7月11日- 1971年7月11日),美国人工智能领域著名心理学家。有时被称为“深度学习之父”。他出生在纽约新罗谢尔的一个犹太家庭。1946年从布朗克斯科学高中毕业后,就读于康奈尔大学,1950年获得学士学位,1956年获得心理学博士学位。博士阶段的研究将他引向了计算机领域。博士生期间,他造了一台“电子档案分析计算机”,来为自己的论文分析人格数据。后来开发感知机时,他的目标就是要解开大脑的奥秘。之后,他去了纽约布法罗的康奈尔航空实验室,在那里他历任研究心理学家、高级心理学家和认知系统部门的负责人。后来成为了康奈尔大学生物科学系的神经生物学和行为学副教授。
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罗森布拉特的兴趣横跨颇广——从天文学到音乐,从登山到政治。他曾帮助参议员尤金·麦卡锡(Eugene McCarthy)竞选。在纽约附近的布鲁克顿代尔(Brooktondale)买了一栋宽敞的房子,放置购买的价值3,000美元的巨大望远镜,并邀请几位研究生住在那里。他们白天研究感知器,到了晚上,就在院子里建了一个天文台。

美国伦斯勒理工学院(Rensselaer Polytechnic Institute)计算机工程系退休教授乔治·纳吉(George Nagy)说:“我在职业生涯中认识了一些非常聪明的人,但与弗兰克的相识让我认识到‘非常聪明’和‘天才’的区别。”
奥布莱恩在他的追思会上说:“他永远不会像那些审慎小心的教授那样,从物理宇宙中挑选出一些看得出能在一两年内出成果的、细微的领域进行研究。相反,他会主动挑战目之所及的最大的问题,然

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