O que é perceptron?

O perceptron é um modelo de neurônio artificial desenvolvido por Frank Rosenblatt em 1957. Ele é composto por um conjunto de entradas, pesos associados a essas entradas e uma função de ativação que determina a saída do neurônio.

O funcionamento do perceptron é baseado em duas etapas principais: a propagação (forward pass) e a retropropagação (backpropagation). Na etapa de propagação, as entradas são multiplicadas pelos pesos, somadas e passadas pela função de ativação para gerar a saída do neurônio. Na etapa de retropropagação, o erro entre a saída real e a saída prevista é calculado e utilizado para ajustar os pesos do neurônio através de um algoritmo de otimização, como o gradiente descendente.

O perceptron é frequentemente utilizado em problemas de classificação binária, onde o objetivo é separar duas classes de dados com base em um limite de decisão linear. No entanto, perceptrons multicamadas com múltiplas camadas ocultas podem ser empregados para resolver problemas mais complexos e não lineares.

Apesar de sua simplicidade, o perceptron foi fundamental para o desenvolvimento da aprendizagem de máquina e da inteligência artificial, proporcionando uma base sólida para a construção de redes neurais mais avançadas e poderosas.