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Biclassic Perceptronメソッド：メソッドの定義とバリアント。それはどのように適用されますか
マルチクラスティックなケースに？それは二次的にのみのパターンで使用できますか
分離可能？
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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。