感知器的那些事
感知器的那些事
- 历史背景
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- Rosenblatt和Minsky关于感知机的争论
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- 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
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- 工作原理
- 训练过程
- 多层感知器
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- 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。
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