Un perceptrón es un modelo de red neuronal artificial simplificado, inspirado en el funcionamiento de las neuronas biológicas, que se utiliza para clasificar datos de entrada en diferentes categorías o clases. Consiste en una o más capas de nodos interconectados que reciben señales de entrada, las ponderan y activan una función de activación para producir una salida.
En la actualidad, aunque el perceptrón es un modelo relativamente simple en comparación con las redes neuronales profundas actuales, sigue siendo relevante en el campo del aprendizaje automático. Se utiliza como bloque de construcción básico en arquitecturas más complejas y como herramienta para entender los principios fundamentales del aprendizaje supervisado.
Las aplicaciones más relevantes del perceptrón incluyen la clasificación binaria de patrones, la aproximación de funciones lineales y la resolución de problemas lógicos sencillos. Aunque tiene limitaciones, como su incapacidad para aprender funciones no lineales, su simplicidad y eficiencia computacional lo convierten en una opción viable para problemas de baja complejidad.
La importancia del perceptrón radica en su papel histórico en el desarrollo de las redes neuronales artificiales y su valor como herramienta didáctica y de investigación en el campo del aprendizaje automático. Su estudio y aplicación siguen siendo relevantes para comprender los principios básicos de la inteligencia artificial y desarrollar soluciones más avanzadas.
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