Персефона - это однослойная нейронная сеть, разработанная для решения задач классификации. Она состоит из входного слоя, весов, сумматора и функции активации. Входной слой принимает входные данные, каждому из них присваивается вес, который умножается на значение входа, после чего все взвешенные входы суммируются. Полученное значение подается на функцию активации, которая определяет, должен ли нейрон активироваться и передать свой выход следующему нейрону.
Персефона - это алгоритм обучения с учителем, который обучается путем коррекции весов, чтобы минимизировать ошибку классификации. Он может обучаться на размеченных данных и способен решать задачи бинарной классификации, разделяя данные на две категории.
Хотя перестроен ограничен в своих возможностях решения сложных задач, он является основой для более сложных многослойных нейронных сетей, таких как многослойный перестроен или глубокие нейронные сети. Он был первым шагом в развитии искусственных нейронных сетей и имеет важное значение в изучении основ машинного обучения.