感知器

感知器（英语：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。
Frank Rosenblatt给出了相应的感知机学习算法，常用的有感知机学习、最小二乘法和梯度下降法。譬如，感知机利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求出可将训练数据进行线性划分的分离超平面，从而求得感知机模型。
感知机是生物神经细胞的简单抽象。神经细胞结构大致可分为：树突、突触、细胞体及轴突。单个神经细胞可被视为一种只有两种状态的机器——激动时为‘是’，而未激动时为‘否’。神经细胞的状态取决于从其它的神经细胞收到的输入信号量，及突触的强度（抑制或加强）。当信号量总和超过了某个阈值时，细胞体就会激动，产生电脉冲。电脉冲沿着轴突并通过突触传递到其它神经元。为了模拟神经细胞行为，与之对应的感知机基础概念被提出，如权量（突触）、偏置（阈值）及激活函数（细胞体）。
在人工神经网络领域中，感知机也被指为单层的人工神经网络，以区别于较复杂的多层感知机（Multilayer Perceptron）。作为一种线性分类器，（单层）感知机可说是最简单的前向人工神经网络形式。尽管结构简单，感知机能够学习并解决相当复杂的问题。感知机主要的本质缺陷是它不能处理线性不可分问题。

历史

1943年，心理学家沃伦·麦卡洛克和数理逻辑学家沃尔特·皮茨在合作的《A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity》论文中提出并给出了人工神经网络的概念及人工神经元的数学模型，从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年，心理学家唐纳德·赫布在《The Organization of Behavior》论文中描述了神经元学习法则——赫布型学习。
人工神经网络更进一步被美国神经学家弗兰克·罗森布拉特所发展。他提出了可以模拟人类感知能力的机器，并称之为‘感知机’。1957年，在Cornell航空实验室中，他成功在IBM 704机上完成了感知机的仿真。两年后，他又成功实现了能够识别一些英文字母、基于感知机的神经计算机——Mark1，并于1960年6月23日，展示与众。
为了‘教导’感知机识别图像，弗兰克·罗森布拉特在Hebb学习法则的基础上，发展了一种迭代、试错、类似于人类学习过程的学习算法——感知机学习。除了能够识别出现较多次的字母，感知机也能对不同书写方式的字母图像进行概括和归纳。但是，由于本身的局限，感知机除了那些包含在训练集里的图像以外，不能对受干扰（半遮蔽、不同大小、平移、旋转）的字母图像进行可靠的识别。
首个有关感知机的成果，由弗兰克·罗森布拉特于1958年发表在《The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain》的文章里。1962年，他又出版了《Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the theory of brain mechanisms》一书，向大众深入解释感知机的理论知识及背景假设。此书介绍了一些重要的概念及定理证明，例如感知机收敛定理。
虽然最初被认为有着良好的发展潜能，但感知机最终被证明不能处理诸多的模式识别问题。1969年，马文·明斯基和西摩尔·派普特在《Perceptrons》书中，仔细分析了以感知机为代表的单层神经网络系统的功能及局限，证明感知机不能解决简单的异或（XOR）等线性不可分问题，但弗兰克·罗森布拉特和马文·明斯基和西摩尔·派普特等人在当时已经了解到多层神经网络能够解决线性不可分的问题。
由于弗兰克·罗森布拉特等人没能够及时推广感知机学习算法到多层神经网络上，又由于《Perceptrons》在研究领域中的巨大影响，及人们对书中论点的误解，造成了人工神经领域发展的长年停滞及低潮，直到人们认识到多层感知机没有单层感知机固有的缺陷及反向传播算法在80年代的提出，才有所恢复。1987年，书中的错误得到了校正，并更名再版为《Perceptrons - Expanded Edition》。
近年，在Freund及Schapire（1998）使用核技巧改进感知机学习算法之后，愈来愈多的人对感知机学习算法产生兴趣。后来的研究表明除了二元分类，感知机也能应用在较复杂、被称为structured learning类型的任务上（Collins, 2002），又或使用在分布式计算环境中的大规模机器学习问题上（McDonald, Hall and Mann, 2011）。