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| IV.El perceptrón de Rossenblatt El primero al que se le ocurrió una aplicaciónpráctica para la neurona de McCulloch y Pitts, y aplicando las ideasde aprendizaje de Hebb, fue Frank Rossenblat que a finales de los años50 le iba dando vueltas a la idea de construir una máquina capazde reconocer objetos de forma visual. De esta forma, en 1958 nacióel Perceptrón, la primera red neuronal de la historia, compuestapor la astronómica cantidad de ¡1 neurona! El diseñodel perceptrón consistía en una capa de elementos sensores,cuyas salidas se conectaban a las entradas de una neurona de McCulloch-Pitts(como se puede observar en la Figura 4) através de detectores de umbral. El número de detectores deumbral era inferior al de elementos sensores, por lo que un detector podíaconectarse a más de un sensor. La distribución de estas conexionesera aleatoria.
El perceptrón generó gran interésno sólo por su capacidad de generalizar a partir de sus vectoresde entrenamiento, sino también por el hecho de comportarse correctamente,aún cuando sus entradas se conectaban de forma aleatoria. En primerlugar se procede a entrenar a la red neuronal de una única neurona.Si el entrenamiento finaliza con éxito (como se verá másadelante, Minsky y Papert demostraron que esto no es siempre posible),se aprovechará la capacidad de generalización del perceptrónpara "pedirle" que clasifique nuevas entradas en función de lo aprendido. Si se presenta a la red un vector de entradaque no se encuentra en el conjunto de entrenamiento, el perceptrónmostrará una capacidad de generalización, clasificándolocorrectamente (si ha aprendido correctamente, claro está). I.La neurona biológica |
