Định nghĩa của từ perceptron

Phát âm từ vựng perceptron

perceptronnoun

nhận thức

/pəˈseptrɒn//pərˈseptrɑːn/

Nguồn gốc của từ vựng perceptron

Thuật ngữ "perceptron" được Marvin Minsky và Dean Edmonds, hai nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đặt ra vào năm 1957. Từ này bắt nguồn từ khái niệm về khả năng "perceive" hoặc diễn giải các tín hiệu đầu vào mà nó nhận được của một tế bào thần kinh. Trong thần kinh học, một tế bào thần kinh là một tế bào truyền tín hiệu điện và hóa học trong toàn bộ hệ thần kinh. Perceptron ban đầu được hình thành như một mô hình toán học về hoạt động của não người, với mục đích tìm hiểu cách não xử lý và phân loại thông tin. Tuy nhiên, mô hình này cũng có các ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực, đáng chú ý nhất là trong nhận dạng mẫu và học máy. Ý tưởng cơ bản đằng sau perceptron là nó lấy một tập hợp các giá trị đầu vào, nhân chúng với một tập hợp các trọng số, sau đó truyền kết quả qua một hàm kích hoạt phi tuyến tính (chẳng hạn như hàm bước hoặc hàm sigmoid). Đầu ra của hàm kích hoạt xác định tín hiệu đầu vào có được phân loại là thuộc về một lớp cụ thể hay không. Perceptron trở nên phổ biến rộng rãi vào những năm 1960, vì nó được coi là giải pháp đầy hứa hẹn cho nhiều vấn đề thực tế, chẳng hạn như nhận dạng ký tự quang học và phân đoạn hình ảnh. Tuy nhiên, sau đó người ta phát hiện ra rằng mô hình perceptron không đủ mạnh để xử lý các tác vụ phức tạp. Điều này dẫn đến sự phát triển của các mạng nơ-ron tinh vi hơn, hiện vẫn được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng AI và học máy hiện đại. Bất chấp những hạn chế của nó, perceptron đã để lại dấu ấn đáng kể trong lĩnh vực khoa học máy tính, vì nó đại diện cho một bước tiến lớn hướng tới sự phát triển của trí tuệ nhân tạo hiện đại. Tên gọi và khái niệm của nó đã trở thành một phần không thể thiếu của ngôn ngữ được sử dụng để mô tả và nghiên cứu các mạng nơ-ron và thuật toán học máy.

Ví dụ của từ vựng perceptronnamespace

  • The researchers trained a multi-layer perceptron on a large dataset of images to achieve high accuracy in object recognition tasks.

    Các nhà nghiên cứu đã đào tạo một perceptron nhiều lớp trên một tập dữ liệu hình ảnh lớn để đạt được độ chính xác cao trong các nhiệm vụ nhận dạng đối tượng.

  • The perceptron's input layer receives signals from intelligent sensors, which it processes and sends to the hidden layer for further analysis.

    Lớp đầu vào của perceptron nhận tín hiệu từ các cảm biến thông minh, sau đó xử lý và gửi đến lớp ẩn để phân tích thêm.

  • The single-layer perceptron is a simple mathematical model used for binary classification tasks, in which the input variables are combined linearly and thresholded to produce a binary output.

    Perceptron một lớp là một mô hình toán học đơn giản được sử dụng cho các tác vụ phân loại nhị phân, trong đó các biến đầu vào được kết hợp tuyến tính và ngưỡng hóa để tạo ra đầu ra nhị phân.

  • The perceptron's weighted sum of input signals is passed through a nonlinear activation function, which determines whether the output is 1 or 0.

    Tổng trọng số của các tín hiệu đầu vào của perceptron được truyền qua một hàm kích hoạt phi tuyến tính, xác định đầu ra là 1 hay 0.

  • In deep learning, multiple perceptrons are connected in layers, allowing for more complex decision making and feature extraction.

    Trong học sâu, nhiều perceptron được kết nối theo từng lớp, cho phép đưa ra quyết định phức tạp hơn và trích xuất tính năng.

  • The backpropagation algorithm is used to train a multi-layer perceptron by adjusting the weights between the layers based on the error between the predicted and actual outputs.

    Thuật toán truyền ngược được sử dụng để đào tạo một perceptron nhiều lớp bằng cách điều chỉnh trọng số giữa các lớp dựa trên lỗi giữa đầu ra dự đoán và đầu ra thực tế.

  • The perceptron's performance is evaluated using metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score.

    Hiệu suất của perceptron được đánh giá bằng các số liệu như độ chính xác, độ tin cậy, khả năng thu hồi và điểm F1.

  • The perceptron's parameters, such as the initial weights, learning rate, and activation function, must be carefully chosen to optimize its performance.

    Các tham số của perceptron, chẳng hạn như trọng số ban đầu, tốc độ học và hàm kích hoạt, phải được lựa chọn cẩn thận để tối ưu hóa hiệu suất của nó.

  • The perceptron is a fundamental building block of neural networks, which are being used to solve a wide range of real-world problems in fields such as healthcare, finance, and transportation.

    Perceptron là thành phần cơ bản của mạng nơ-ron, được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề thực tế trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và giao thông vận tải.

  • While the perceptron is a powerful tool for classification tasks, its limitations, such as the need for linearly separable data, must be considered for more complex problems.

    Mặc dù perceptron là một công cụ mạnh mẽ cho các nhiệm vụ phân loại, nhưng những hạn chế của nó, chẳng hạn như nhu cầu về dữ liệu có thể phân tách tuyến tính, phải được xem xét cho các vấn đề phức tạp hơn.

Từ, cụm từ đồng nghĩa, có liên quan tới từ vựng perceptron

    Bình luận ()