Odborné vysvětlení: Perceptron je nejjednodušší forma umělého neuronu, základní stavební blok neuronových sítí. Je to binární klasifikátor, který mapuje vstupní signály na výstup pomocí aktivační funkce. Perceptron se učí úpravou vah spojených se vstupy na základě chyby mezi předpovězeným a skutečným výstupem. Přestože je sám o sobě omezený na lineárně separovatelné problémy, tvoří základ pro složitější neuronové architektury.
Vysvětlení pro laiky: Perceptron je jako nejjednodušší “mozková buňka” v umělé inteligenci. Představte si ho jako malý rozhodovací stroj, který dostane několik informací (vstupů), a na jejich základě udělá jednoduché rozhodnutí “ano” nebo “ne”. Sám o sobě toho moc neumí, ale když jich dáte hodně dohromady, mohou vytvořit složitější systémy umělé inteligence.
A Perceptron is the simplest form of an artificial neuron, the basic building block of neural networks. It is a binary classifier that maps input signals to an output using an activation function. The perceptron learns by adjusting weights associated with inputs based on the error between predicted and actual output. While limited to linearly separable problems on its own, it forms the basis for more complex neural architectures.
