Generativní umělá inteligence. Díl třetí: Perceptron
Abstrakt
Třetí díl seriálu o generativní umělé inteligenci vysvětluje pojem perceptronu jako základního typu umělého neuronu. Text navazuje na McCullochův–Pittsův neuron a ukazuje, v čem Rosenblattův perceptron překonává jeho omezení: pracuje s reálnými vstupy, vahami a biasem a může být chápán jako lineární binární klasifikátor. Autor popisuje výpočet váženého součtu, použití aktivační funkce a geometrickou interpretaci rozhodovací hranice v rovině i ve vícerozměrném prostoru. Článek připravuje půdu pro další výklad učení vah a možností i omezení neuronových modelů.
Stahování
Publikováno
Jak citovat
Číslo
Sekce
Licence
Copyright (c) 2026 Matematika–Fyzika–Informatika
Tato práce je licencována pod Mezinárodní licencí Creative Commons Attribution 4.0 .
Autoři, kteří publikují v tomto časopise, souhlasí s následujícími body:
- Autoři si ponechávají copyright a garantují časopisu právo prvního publikování, přitom je práce zároveň licencována pod Creative Commons Attribution licencí, která umožňuje ostatním sdílet tuto práci s tím, že přiznají jejího autora a první publikování v tomto časopisu.
- Autoři mohou vstupovat do dalších samostatných smluvních dohod pro neexkluzivní šíření práce ve verzi, ve které byla publikována v časopise (například publikovat ji v knize), avšak s tím, že přiznají její první publikování v tomto časopisu.
Obsah časopisu podléhá licenci Creative Commons Uveďte autora 3.0 Česko
