Perceptrón

¿Qué es un perceptrón?

El perceptrón es un modelo básico de neurona artificial que clasifica información en dos categorías.

¿Cómo funciona un perceptrón?

Funciona multiplicando entradas por pesos, sumando resultados y aplicando una función de activación.

¿Cuáles son sus componentes?

Sus componentes son entradas, pesos, sesgo y una función de activación que determina la salida del modelo.

¿Qué es la función de activación?

Es una función que decide si la salida es 1 o 0 según un umbral establecido.

¿Para qué se utiliza?

Se utiliza para clasificación binaria y aprendizaje a partir de ejemplos en redes neuronales.

¿Cuál es su importancia?

Es fundamental en el desarrollo de redes neuronales y en el aprendizaje automático, sirviendo como base para modelos más complejos.

Perceptrón: Conceptos Clave, Función, Esquema y Tablas

1. ¿Qué es un perceptrón?

El perceptrón es el modelo más básico de una neurona artificial y constituye el fundamento de las redes neuronales. Fue creado como un sistema capaz de clasificar información en dos categorías (binario) y aprender a partir de ejemplos.

Su funcionamiento se basa en tres pasos sencillos:

1. Multiplicar cada entrada por un peso.

2. Sumar los resultados y añadir un valor de sesgo.

3. Pasar el resultado por una función de activación (escalón), que devuelve 1 si el valor supera cierto umbral, o 0 en caso contrario.

Matemáticamente:

f(x)=h(w⋅x+b)

2. Componentes y funcionamiento

• Entradas (x): Son los datos de entrada.

• Pesos (w): Indican la importancia de cada entrada.

• Sesgo (b): Permite desplazar la función de activación.

• Función de activación: Decide la salida final (0 o 1).