Un perceptrón es una neurona artificial que efectúa cálculos para detectar características o tendencias en los datos de entrada. Es un algoritmo para el aprendizaje supervisado de clasificadores binarios. El perceptrón es la red neuronal más básica que existe de aprendizaje supervisado. Consiste en una sola capa de neuronas, con cada neurona conectada a todas las entradas.
El perceptrón es una unidad básica de inferencia en forma de discriminador lineal. A partir de esto, se desarrolla un algoritmo capaz de generar un criterio para seleccionar un subgrupo a partir de un grupo de componentes más grande. La limitación de este algoritmo es que los elementos deben poder separarse con un hiperplano en un gráfico, discriminando los elementos "deseados" de los "no deseados".
- Modelo biológico: El perceptrón se inspira en el modelo biológico de una neurona. Una neurona sola y aislada carece de razón de ser; su labor se vuelve valiosa cuando se asocia con otras neuronas, formando una red. El perceptrón usa una matriz para representar las redes neuronales y es un discriminador terciario que traza su entrada (un vector binario) a un único valor de salida (un solo valor binario) a través de dicha matriz.
- Funcionamiento: El perceptrón lee los valores de entrada, suma todas las entradas ponderadas por unos pesos y el resultado se introduce en una función de activación que genera el resultado final. En problemas de clasificación binaria, se utiliza para clasificar casos como positivos o negativos.
El entrenamiento de un perceptrón es un proceso fundamental en el aprendizaje automático, los pasos básicos son:
1. Inicialización de pesos y sesgo: Comenzamos asignando valores iniciales a los pesos y al sesgo (también conocido como *bias*). Estos valores determinan cómo el perceptrón procesa las entradas y genera una salida.
2. Alimentación de muestras de entrenamiento: El perceptrón se entrena utilizando un conjunto de muestras de entrenamiento. Cada muestra consta de una entrada y su correspondiente etiqueta de clasificación. Por ejemplo, si estamos clasificando imágenes de gatos y perros, las entradas serían las características de las imágenes y las etiquetas serían "gato" o "perro".
3. Cálculo de la salida: Para cada muestra de entrenamiento, el perceptrón calcula una suma ponderada de las entradas multiplicadas por los pesos, y luego aplica una función de activación. La función de activación determina si la salida es 0 o 1 (o -1 y 1 en algunos casos).
4. Ajuste de pesos: Si la salida del perceptrón no coincide con la etiqueta real de la muestra de entrenamiento, se ajustan los pesos para minimizar el error. Esto se hace mediante un proceso llamado descenso de gradiente, que busca encontrar los pesos que minimizan la diferencia entre la salida real y la deseada¹.
5. Iteración: Repetimos los pasos 3 y 4 para todas las muestras de entrenamiento. Cada iteración mejora los pesos y reduce el error de clasificación.
6. Convergencia: El proceso de entrenamiento continúa hasta que el perceptrón converge y clasifica correctamente la mayoría de las muestras de entrenamiento.
El entrenamiento del perceptrón implica ajustar los pesos para que pueda clasificar correctamente las entradas según las etiquetas de entrenamiento. Es un proceso iterativo que busca mejorar la precisión del modelo.
En resumen, el perceptrón es una herramienta fundamental en el campo de las redes neuronales y el aprendizaje automático, y ha sentado las bases para modelos más complejos.
Enlaces:
(1) Perceptrón - Wikipedia, la enciclopedia libre. https://es.wikipedia.org/wiki/Perceptr%C3%B3n.
(2) Perceptron : qu'est-ce que c'est et à quoi ça sert - DataScientest.com. https://datascientest.com/es/perceptron-que-es-y-para-que-sirve.
(3) Perceptrón - Red neuronal - Diego Calvo. https://www.diegocalvo.es/perceptron/.
(4) Qué es Perceptrón Concepto y definición. Glosario - GAMCO, SL. https://gamco.es/glosario/perceptron/.
(5) Perceptrón: qué es y cómo se usa en Machine Learning - Ciberseguridad. https://ciberseguridad.com/guias/nuevas-tecnologias/machine-learning/perceptron/.
