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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。