Perceptron

Das Perzeptron ist der 'Urahn' aller neuronalen Netze, erfunden 1957 von Frank Rosenblatt. Es ist das einfachste mögliche Modell eines künstlichen Neurons: Es nimmt mehrere binäre Inputs, gewichtet sie und feuert, wenn die Summe einen Schwellenwert überschreitet.

Das Perzeptron erlebte einen frühen Hype, stürzte dann aber in die Krise (KI-Winter), als Minsky und Papert 1969 zeigten, dass es nicht einmal einfache logische Probleme wie 'XOR' (Entweder-Oder) lösen kann, weil es nur linear trennen kann. Erst durch das Hintereinanderschalten vieler Perzeptrons in mehrere Schichten (Multi-Layer Perceptron) und die Einführung nicht-linearer Aktivierungsfunktionen wurde das heutige Deep Learning möglich.