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Os perceptrons são o tipo de rede neural artificial mais antigo e mais simples, foi idealizado pelo pesquisador Rosenblatt em 1958, ele desejava criar um mecanismo de reconhecimento de padrões geometricos inspirado no funcionamento da retina.
O perceptron é um tipo de rede bem simples composta tipicamente por uma camada, havendo um conjunto de entrada, normalmente função linear, para acoplamento, com a camada interna, já esta camada é do tipo degrau, e finalmente a saída da rede neural é do tipo linear para novo acomplamento.
O perceptron padrão pode ser descrito pela seguinte equação:
\[\begin{cases} i = \sum_{i=1}^n w_i \; * \; x_i - \theta \\ y = g(i) \end{cases}\]Uma boa aplicação do perceptron, seria um algortimo de controle de um sistema de irrigação, feito com o arduino, o perceptron pode facilmente ser implementado para rodar em um arduino recebendo sinais do mundo externo via uma ou mais portas analógicas e assim acionando uma porta digital ou mesmo alterando o valor em uma porta pwm.
Veremos num artigo a frente a implementação deste perceptron.
Uma rede perceptron de dois neurônios
A melhor representação do uso do perceptron é a rede neural do tipo XOR como apresentado abaixo.
Segue a baixo a tabela da verdade para o perceptron que símula o XOR.
| x | y | xor |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 0 |
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