ミクラシックパーセプトロン法は、パターンを2つのカテゴリに分類するために使用される自動学習アルゴリズムです。パーセプトロンの目的は、特性の空間で2つのクラスを分離するハイパープレーンを見つけることです。

ビクラシックパーセプトロンでは、モデルをトレーニングするための次の手順が使用されます。

1.ランダム値で重みを初期化します。
2.トレーニングセットのランダムパターンを選択し、Perceptron出口を計算します。
3. Perceptronの出口が正しくない場合は、重みを更新します。
4.停止基準に達するまで、手順2と3を繰り返します。

マージンを持つパーセプトロン、平均パーセプトロン、リラックスしたパーセプトロン、複数層のパーセプトロンなど、ミクラシックパーセプトロン法にはいくつかのバリアントがあります。

マルチクラスの場合、マルチカパパーセプトロンとして知られる2つの相パーセプトロンのバリアントを使用できます。各レイヤーは、入力データの非線形変換を実行し、分類が実行される出力層に到達するまで次のレイヤーに情報を伝播する責任があります。

二次的に分離可能なパターンでビクラシックパーセプトロンを使用できるかどうかについては、答えはそうではありません。ビクラシックパーセプトロンは、線形分離可能なパターンのみを分離できます。二次的に分離可能なパターンの場合、SVM、ロジスティクス回帰、意思決定ツリーなどの他の分類アルゴリズムを使用できます。
El método del Perceptrón biclásico es un algoritmo de aprendizaje automático que se utiliza para clasificar patrones en dos categorías. El objetivo del Perceptrón es encontrar un hiperplano que separe las dos clases en el espacio de características.

En el Perceptrón biclásico, se utilizan los siguientes pasos para entrenar el modelo:

1. Inicializar los pesos con valores aleatorios.
2. Seleccionar un patrón aleatorio del conjunto de entrenamiento y calcular la salida del Perceptrón.
3. Actualizar los pesos si la salida del Perceptrón es incorrecta.
4. Repetir los pasos 2 y 3 hasta que se alcance un criterio de parada.

Hay varias variantes del método del Perceptrón biclásico, incluyendo el Perceptrón con margen, el Perceptrón promedio, el Perceptrón relajado y el Perceptrón de múltiples capas.

En el caso multiclase, se puede utilizar una variante del Perceptrón biclásico conocida como Perceptrón multicapa, que utiliza varias capas de neuronas para clasificar patrones en múltiples categorías. Cada capa se encarga de realizar una transformación no lineal de los datos de entrada y de propagar la información a la siguiente capa hasta llegar a la capa de salida, donde se realiza la clasificación.

En cuanto a si se puede utilizar el Perceptrón biclásico con patrones que sólo son cuadráticamente separables, la respuesta es que no. El Perceptrón biclásico sólo puede separar patrones linealmente separables. Para patrones cuadráticamente separables se pueden utilizar otros algoritmos de clasificación como SVM, regresión logística, árboles de decisión, entre otros.