Perceptron
Ιστορία
Παρ'όλο που το Perceptron έμοιαζε πολλά υποσχόμενο στην αρχή, εν τέλει αποδείχθηκε ότι τα Perceptrons δεν μπορούν να εκπαιδευθούν για να αναγνωρίζουν πολλές κατηγορίες προτύπων. Αυτό είχε ως αποτέλεσμα η έρευνα στα νευρωνικά δίκτυα να τελματώσει για πολλά χρόνια, προτού βρεθεί ότι ένα εμπροσθοτροφοδοτούμενο νευρωνικό δίκτυο με δύο ή περισσότερα επίπεδα (αποκαλούμενο επίσης ως πολυεπίπεδο ή πολυστρωματικό εμπροσθοτροφοδοτούμενο νευρωνικό δίκτυο) έχει πολύ περισσότερη επεξεργαστική ισχύ από ένα Perceptron ενός επιπέδου. Perceptrons ενός επιπέδου είναι ικανά για την εκμάθηση γραμμικώς διαχωρίσιμων προτύπων μόνο. Το 1969, ένα διάσημο βιβλίο με τίτλο Perceptrons, από τον Μάρβιν Μίνσκυ (Marvin Minsky) και τον Σέιμουρ Πέιπερτ (Seymour Papert), παρουσίαζε ότι είναι αδύνατο για τέτοιυ είδους δίκτυα να μάθουν μία συνάρτηση XOR. Είκασαν (εσφαλμένως) ότι ένα παρόμοιο αποτέλεσμα θα ισχύει και για ένα Perceptron με τρία ή περισσότερα επίπεδα. Τρία χρόνια αργότερρα, ο Στίβεν Γκρόσσμπεργκ (Stephen Grossberg) δημοσίευσε μία σειρά διατριβών στις οποίες παρουσίαζε δίκτυα ικανά να μοντελοποιήσουν συναρτήσεις διαφορικές, βελτίωσης αντίθεσης και XOR. (Οι διατριβές δημοσιεύθηκαν το 1972 και 1973, δείτε π.χ.: Grossberg, Contour enhancement, short-term memory, constancies in reverberating neural networks. Studies in Applied Mathematics, 52 (1973), 213-257, online ). Μολαταύτα, το συχνά αναφερόμενο βιβλίο του Μίνσκυ και Πέιπερτ προκάλεσε σημαντική μείωση στο ενδιαφέρον και τη χρηματοδότηση ερευνών πάνω στα νευρωνικά δίκτυα. Χρειάστηκαν ακόμη δέκα χρόνια μέχρις ότου να ανακάμψει η έρευνα στα νευρωνικά δίκτυα, στα μέσα της δεκαετίας του 1980. Το διάσημο βιβλίο επανεκτυπώθηκε το 1987 ως "Perceptrons - Expanded Edition" (Perceptrons - Διευρυμένη Έκδοση), όπου κάποια λάθη στο αρχικό κείμενο διορθώθηκαν. Προσφάτως, το ενδιαφέρον πάνω στον αλγόριθμο εκμάθησης ενός Perceptron έχει αναθερμανθεί μετά την παρουσίαση (Freund & Schapire 1998) ενός αλγορίθμου οποίος χρησιμοποιεί μία μέθοδο ψηφοφορίας. <!-- Although the perceptron initially seemed promising, it was eventually proved that perceptrons could not be trained to recognise many classes of patterns. This led to the field of neural network research stagnating for many years, before it was recognised that a feedforward neural network with three or more layers (also called a multilayer perceptron) had far greater processing power than perceptrons with one layer (also called a single layer perceptron) or two. Single layer perceptrons are only capable of learning linearly separable patterns; in 1969 a famous book entitled Perceptrons by Marvin Minsky and Seymour Papert showed that it was impossible for these classes of network to learn an XOR function. They conjectured (incorrectly) that a similar result would hold for a perceptron with three or more layers. Three years later Stephen Grossberg published a series of papers introducing networks capable of modelling differential, contrast-enhancing and XOR functions. (The papers were published in 1972 and 1973, see e.g.: Grossberg, Contour enhancement, short-term memory, and constancies in reverberating neural networks. Studies in Applied Mathematics, 52 (1973), 213-257, online ). Nevertheless the often-cited Minsky/Papert text caused a significant decline in interest and funding of neural network research. It took ten more years until the neural network research experienced a resurgence in the 1980s. This text was reprinted in 1987 as "Perceptrons - Expanded Edition" where some errors in the original text are shown and corrected.