Кишеньковий алгоритм
Алгоритм кишені з храповим механізмом вирішує проблему стійкості навчання персептроном, зберігаючи найкраще з поки що знайдених рішень «в кишені». Кишеньковий алгоритм потім повертає рішення в кишені, а не останнє рішення. Він також може бути використаний для неразделимых наборів даних, де метою є пошук персептрона з невеликою кількістю помилкових класифікацій. Тим не менше ці рішення виглядають стохастичними і, отже, кишеньковий алгоритм не підходить до них поступово в процесі навчання, і вони негарантированно виявляються протягом певної кількості етапів навчання.
Алгоритм Максовера
Алгоритм Максовера є «стійким» в тому сенсі, що він буде сходитися незалежно від знання про лінійної віддільність набору даних. У випадку лінійного розподілу це вирішить проблему навчання, при бажанні навіть з оптимальною стабільністю (максимальний запас між класами). Для неразделимых наборів даних буде повернуто рішення з невеликою кількістю помилкових класифікацій. У всіх випадках алгоритм поступово наближається до розв’язання в процесі навчання, без запам’ятовування попередніх станів і без випадкових стрибків. Збіжність полягає в глобальній оптимальності для поділюваних наборів даних та локальної оптимальності для неразделимых наборів даних.
