バイナリパーセプトロン法は、バイナリ分類器の教師付き学習アルゴリズムです。つまり、2種類のサンプルを区別できます。パーセプトロンは、エントリのセットを取り、その重みを追加し、しきい値関数を適用して出力を生成する人工ニューロンで構成されています。Perceptron学習ルールは、入力重みを調整して分類エラーを最小限に抑えるプロセスです。
Perceptronメソッドをマルチラーゼケースに適用するために、つまり、2つ以上のサンプルクラスがある場合、次のような異なる戦略を使用できます。

クラスのパーセプトロンを使用して、最高スコアのパーセプトロンを持つクラスにサンプルを割り当てます。各クラスのバイナリを生成するパーセプトロンのセットを使用し、コードがPerceptron出口と一致するクラスにテンプレートを割り当てます。層の出口が次の層の入り口として機能する層で編成された人工ニューロンネットワークで構成されるマルチカパパーセプトロンを使用します。2層のパーセプトロン法は、直線的に分離可能な画像、つまり直線で分離できる画像のみを分類することができます。サンプルを垂直にのみ分解できる場合、つまり、曲線によって分解することができます。次に、シグモイドの接線や双曲線などの非線形活性化関数を備えた多層パーセプトロンです。これにより、ニューロンネットワークは非線形関数を学習し、より複雑なパターンを分類できます。
El método del perceptrón binario es un algoritmo de aprendizaje supervisado para clasificadores binarios, es decir, pueden distinguir entre dos clases de muestras. Un perceptrón consta de una neurona artificial que toma un conjunto de entradas, suma sus pesos y aplica una función de umbral para producir la salida. La regla de aprendizaje del perceptrón es un proceso de ajuste de los pesos de entrada para minimizar el error de clasificación.
Para aplicar el método del perceptrón al caso multiclase, es decir, cuando hay más de dos clases muestrales, se pueden utilizar diferentes estrategias, como por ejemplo:

Utilice un perceptrón por clase y asigne la muestra a la clase con el perceptrón de puntuación más alta. Utilice un conjunto de perceptrones que generen un binario para cada clase y asigne la plantilla a la clase cuyo código coincida con la salida del perceptrón. Usando un perceptrón multicapa, que consiste en una red neuronal artificial organizada en capas, donde la salida de una capa actúa como entrada a la siguiente capa. El método del perceptrón de dos capas solo puede clasificar imágenes que son linealmente separables, es decir, imágenes que pueden separarse por una línea recta. Si las muestras solo pueden descomponerse perpendicularmente, es decir, pueden descomponerse mediante una curva, entonces un perceptrón multicapa con una función de activación no lineal, como una tangente sigmoidea o una hipérbola. Esto permite que la red neuronal aprenda funciones no lineales y clasifique patrones más complejos.