"Perceptron" sayfasının sürümleri arasındaki fark

(typo)
Perceptron, tek katmanlı bir sinir ağının temel birimidir. Eğitilebilecek tek bir yapay sinir hücresinden oluşmaktadır.<ref>{{Web kaynağı|url=https://medium.com/@buse.kara7998/perceptron-nedi%CC%87r-a15a7c8e5276|başlık=PERCEPTRON NEDİR ?|erişimtarihi=2021-05-07|tarih=2019-12-22|dil=en|çalışma=Medium|ad=Buse|soyadı=Kara}}</ref> Denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Hem giriş hem de çıkış değerleri verilir ve öğrenmesi beklenir. Bir perceptron giriş değerleri, ağırlıklar ve sapma, ağırlıklı toplam ve aktivasyon işlevi olmak üzere dört bölümden oluşur.<ref>{{Web kaynağı|url=https://ichi.pro/tr/perceptron-nedir-sinir-aglarinin-temelleri-216397265290640|başlık=Perceptron nedir? - Sinir Ağlarının Temelleri|erişimtarihi=2021-05-07|dil=tr|çalışma=ICHI.PRO}}</ref>
 
= TarihTarihçe =
1957'de [[:en:Calspan|Cornell Havacılık Laboratuvarı'nda]] Amerikalı psikolog [[:en:Frank_Rosenblatt|Frank Rosenblatt]] tarafından ortaya çıkmıştır. İlk olarak bir veya daha fazla girdi, bir işlemci ve yalnızca bir çıktıdan oluşmaktaydı. Rosenblatt'ın amacı biyolojik nörondan ve onun öğrenme yeteneğinden etkilendiği için bir nöron gibi davranan fiziksel bir makine yaratmaktı.
 
İlk uygulama IBM 704'te test edilmiş bir yazılımdı. Bu yazılım görüntü için kullanmak amacıyla özel yapım donanımlara uygulandı. Rosenblatt ve AI topluluğu yalnızca veri noktalarının doğrusal olarak ayrılmasıyla çalışabildiğini fark ettiler. Perceptron başlangıçta ümit verici görünse de, birçok model sınıfını tanımak için eğitilemediği kanıtlandı. Bu da ilginin azalmasına sebep olmuştur.<ref>{{Web kaynağı|url=https://ichi.pro/tr/perceptron-nedir-sinir-aglarinin-temelleri-216397265290640|başlık=Perceptron nedir? - Sinir Ağlarının Temelleri|erişimtarihi=2021-05-07|dil=tr|çalışma=ICHI.PRO}}</ref>
[[Dosya:Perceptron-unit.svg|küçükresim|Perceptron]]
 
= Tanım =
Yapay sinir ağlarının en küçük öğrenme birimi olan perceptronun matematiksel ifadesi aşağıdaki gibidir.
107

değişiklik