Perceptron là một thuật toán trí tuệ nhân tạo được sử dụng để xử lý dữ liệu và diễn giải dữ liệu theo cách có ý nghĩa đối với hệ thống máy tính. Nó là một loại thuật toán học có giám sát sử dụng mạng lưới thần kinh để mô hình hóa dữ liệu đầu vào và sau đó phân loại nó. Perceptron là một trường con của học máy và là thuật toán nền tảng đằng sau các kỹ thuật học sâu.
Thuật toán perceptron được nhà khoa học máy tính người Mỹ Frank Rosenblatt giới thiệu vào năm 1958 như một nỗ lực ban đầu trong việc tạo ra một mạng lưới thần kinh nhân tạo. Vào thời điểm đó, mạng lưới thần kinh được coi là một công nghệ đầy hứa hẹn và khái niệm đào tạo máy tính để “học” là một bước đột phá. Kể từ đó, thuật toán đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như robot, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh.
Khái niệm đằng sau thuật toán perceptron khá đơn giản. Nó nhận một tập hợp các giá trị đầu vào và áp dụng trọng số cho từng giá trị, sau đó sử dụng hàm toán học để tính toán đầu ra. Ví dụ: nếu dữ liệu đầu vào là một tập hợp các số thì đầu ra sẽ là một giá trị số duy nhất. Nếu có nhiều loại dữ liệu thì đầu ra có thể là kết quả phân loại.
Để huấn luyện các trọng số của thuật toán perceptron, cần có một tập dữ liệu được gắn nhãn. Điều này có nghĩa là dữ liệu đầu vào được liên kết với đầu ra mong muốn và thuật toán có thể học cách xác định mối tương quan giữa đầu vào và đầu ra. Trong quá trình đào tạo, các mẫu dữ liệu đã biết sẽ được đưa vào mạng lưới thần kinh và các trọng số được điều chỉnh cho đến khi đạt được đầu ra mong muốn.
Thuật toán perceptron vẫn được sử dụng cho đến ngày nay, mặc dù ở dạng phức tạp hơn. Các kỹ thuật học sâu dựa trên cùng một khái niệm, với nhiều perceptron hoạt động cùng nhau để tạo ra kết quả đầu ra có độ chính xác cao. Hơn nữa, các mạng thần kinh này có thể được đào tạo trên các bộ dữ liệu khổng lồ với hàng triệu cặp đầu vào và đầu ra.
Nhìn chung, thuật toán perceptron là một phần quan trọng của học máy và trí tuệ nhân tạo. Nó là một công cụ mạnh mẽ để xử lý dữ liệu và là nền tảng cho nhiều tiến bộ mà chúng ta thấy trong AI ngày nay.
