El método del Perceptrón biclásico es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para la clasificación de patrones. Este método es una variante del Perceptrón original, que fue propuesto por Frank Rosenblatt en 1957.

En el caso del Perceptrón biclásico, se considera una función de activación binaria que clasifica los patrones en dos clases diferentes. El objetivo del algoritmo es encontrar un hiperplano que pueda separar los patrones de las dos clases en el espacio de características.

Existen diferentes variantes del método del Perceptrón biclásico, como por ejemplo:

    Perceptrón de Rosenblatt: es la versión original del algoritmo, que utiliza una regla de aprendizaje basada en el descenso de gradiente estocástico.

    Perceptrón de Widrow-Hoff: esta variante del Perceptrón utiliza una regla de aprendizaje basada en la corrección del error, que se aplica a cada patrón individualmente.

    Perceptrón de margen máximo: esta variante del Perceptrón intenta encontrar el hiperplano que separa las dos clases con el margen máximo posible.

En el caso multiclásico, el método del Perceptrón biclásico se puede utilizar utilizando una estrategia conocida como "uno contra todos" o "uno contra el resto". En esta estrategia, se entrena un clasificador Perceptrón biclásico para cada una de las clases, y luego se selecciona la clase que tenga la mayor puntuación.

En cuanto a si se podría utilizar con patrones que sólo son cuadráticamente separables, el método del Perceptrón biclásico no es adecuado para estos casos, ya que sólo puede separar patrones linealmente. Para patrones cuadráticamente separables se utilizan otros algoritmos de clasificación, como el SVM (Máquinas de Vectores de Soporte) que pueden separar patrones no lineales.
วิธี Biclassical Perceptron เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนที่ใช้สำหรับการจำแนกรูปแบบ วิธีนี้เป็นอีกรูปแบบหนึ่งจาก Perceptron ดั้งเดิม ซึ่งเสนอโดย Frank Rosenblatt ในปี 1957 ในกรณีของ Perceptron แบบไบคลาสสิก ฟังก์ชันการเปิดใช้งานแบบไบนารีจะถูกพิจารณาว่าแบ่งประเภทรูปแบบออกเป็นสองประเภทที่แตกต่างกัน เป้าหมายของอัลกอริทึมคือการค้นหาไฮเปอร์เพลนที่สามารถแยกรูปแบบของทั้งสองคลาสในพื้นที่คุณลักษณะได้ วิธี Perceptron แบบไบคลาสสิกมีหลากหลายรูปแบบ เช่น Rosenblatt Perceptron ซึ่งเป็นเวอร์ชันดั้งเดิมของอัลกอริทึม ซึ่งใช้กฎการเรียนรู้ที่ยึดตามการไล่ระดับสีแบบสุ่ม Widrow-Hoff Perceptron: Perceptron เวอร์ชันนี้ใช้กฎการเรียนรู้ที่ยึดตามการแก้ไขข้อผิดพลาด ซึ่งจะนำไปใช้กับแต่ละรูปแบบแยกกัน Perceptron ระยะขอบสูงสุด: Perceptron ตัวแปรนี้พยายามค้นหาไฮเปอร์เพลนที่แยกทั้งสองคลาสด้วยระยะขอบสูงสุดที่เป็นไปได้ ในกรณีหลายคลาสสิก สามารถใช้วิธี Perceptron แบบไบคลาสสิกได้โดยใช้กลยุทธ์ที่เรียกว่า "หนึ่งต่อทั้งหมด" หรือ "หนึ่งต่อส่วนที่เหลือ" ในกลยุทธ์นี้ จะมีการฝึกตัวแยกประเภท Perceptron แบบไบคลาสสิกสำหรับแต่ละคลาส จากนั้นจึงเลือกคลาสที่มีคะแนนสูงสุด วิธี Biclassical Perceptron สามารถนำมาใช้กับรูปแบบที่แยกจากกันเฉพาะกำลังสองได้หรือไม่ เนื่องจากวิธีนี้สามารถแยกรูปแบบได้เพียงเส้นตรงเท่านั้น สำหรับรูปแบบที่แยกออกจากกันแบบกำลังสองนั้น จะใช้อัลกอริธึมการจำแนกประเภทอื่นๆ เช่น SVM (เครื่องเวกเตอร์ที่รองรับ) ที่สามารถแยกรูปแบบที่ไม่เชิงเส้นได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence