<prompt> Eleza sifa kuu za perceptron.  <response>: Perceptron ni aina ya mtandao wa neva bandia ambao hutumiwa sana kwa uainishaji wa mfumo wa binary na kazi za utabiri. Hapa kuna baadhi ya vipengele vyake kuu: 1. Usanifu wa safu moja: Perceptron ina safu moja ya uzito ambayo hurekebishwa wakati wa mafunzo ili kupata mpaka bora wa uamuzi. 2. Kutengana kwa mstari: Vielelezo vinaweza tu kuainisha kwa usahihi data ambayo inaweza kutenganishwa kimstari. 3. Uainishaji-mbili: Viashiria hutumika kwa kazi za uainishaji wa mfumo wa jozi, ambapo pato ni ama 0 au 1. 4. Kitendaji cha kuwezesha: Perceptron hutumia kitendakazi cha hatua au kitendakazi cha ishara kama kitendakazi chake cha kuwezesha. Hii huamua kama niuroni imewashwa matokeo 1 au la matokeo 0. 5. Algorithm ya kujifunza: Perceptron hutumia algoriti ya kujifunza inayosimamiwa, ambapo modeli hufunzwa kwa kurekebisha uzani kulingana na tofauti kati ya matokeo yaliyotabiriwa na matokeo yanayohitajika. 6. Kujifunza mtandaoni: Perceptron pia inaweza kujifunza kwa kuongezeka inapowasilishwa na uchunguzi mpya mmoja baada ya mwingine, hii inaitwa kujifunza mtandaoni. 7. Uchakataji wa awali: Uchakataji wa awali wa data ya ingizo kama vile kuhalalisha au kuongeza inaweza kuwa muhimu kwa perceptron kufikia matokeo bora. Kwa muhtasari, Perceptron ni zana rahisi, lakini yenye nguvu, ya kazi za uainishaji wa binary ambazo zinaweza kutenganishwa kwa mstari. Usanifu wake rahisi na kanuni za kujifunza zinaweza kuwezesha mafunzo ya haraka na utabiri wa wakati halisi. 