Особливості
Алгоритм персептронного ядра був введений в 1964 році Айзерманом та ін. Гарантії граничних меж були дані для алгоритму перцептрона загалом неразделимом випадку спочатку Фрейндом і Шапиром (1998), а нещодавно Морі і Ростамизаде (2013), які розширюють попередні результати і дають нові кордони L1.
Персептрон – це спрощена модель біологічного нейрона. Хоча складність біологічних нейронних моделей часто потрібно для повного розуміння нейронного поведінки, дослідження показують, що перцептроноподобная лінійна модель може викликати деякий поведінку, що спостерігається в реальних нейронах.
Персептрон є лінійним класифікатором, тому він ніколи не потрапить в стан з усіма вхідними векторами, класифікованими правильно, якщо навчальний набір D не є лінійно разделимым, тобто якщо позитивні приклади не можуть бути відокремлені від негативних прикладів гіперплощиною. У цьому випадку ніяке «приблизний» рішення не буде відбуватися поступово за стандартним алгоритмом навчання, замість цього навчання зазнає невдачі повністю. Отже, якщо лінійна відділення навчального набору апріорі невідома, слід використовувати один з наведених нижче варіантів навчання.
