ミクラシックパーセプトロン法は、パターン分類に使用される監視された学習アルゴリズムです。この方法は、1957年にフランク・ローゼンブラットによって提案された元のパーセプトロンのバリアントです。

Biclassic Perceptronの場合、パターンを2つの異なるクラスに分類するバイナリ活性化関数と見なされます。アルゴリズムの目的は、特性空間の2つのクラスからパターンを分離できるハイパープレーンを見つけることです。

次のような、ビクラシックパーセプトロン法にはさまざまなバリエーションがあります。

    Rosenblatt Perceptron：これは、確率的勾配の降下に基づいて学習ルールを使用するアルゴリズムのオリジナルバージョンです。

    Widrow-Hoff Perceptron：このPerceptronバリアントは、各パターンに個別に適用されるエラー修正に基づいて学習ルールを使用します。

    最大マージンパーセプトロン：Perceptronのこのバリアントは、2つのクラスを可能な限り最大マージンで分離するハイパープレーンを見つけようとします。

マルチクラシックケースでは、ビクラシックパーセプトロンの方法は、「すべてに対して1つ」または「残りに対するもの」と呼ばれる戦略を使用して使用できます。この戦略では、各クラスのビクラシックパーセプトロン分類器がトレーニングされ、最高のスコアがあるクラスが選択されます。

二次分離のみのパターンで使用できるかどうかについては、バイクラシックパーセプトロン法は、これらのケースに適していません。他の分類アルゴリズムは、非線形パターンを分離できるSVM（サポートベクターマシン）などの2次分離可能なパターンに使用されます。
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.