{"conversations": [{"from": "user", "value": "M\u00e8tode del Percepte bicl\u00e0ssic: definici\u00f3 i variants del m\u00e8tode. Com s' aplicaria al cas multicl\u00e0ssic?, es podria utilitzar amb patrons que nom\u00e9s s\u00f3n quadr\u00e0ticament separables?"}, {"from": "assistant", "value": "El m\u00e8tode del perceptr\u00f3 binari \u00e9s un algorisme d' aprenentatge supervisat per a classificadors binaris, \u00e9s a dir, poden distingir entre dues classes de mostres. Un percepdor consta d' una neurona artificial que pren un conjunt d' entrades, suma els seus pesos i aplica una funci\u00f3 de llindar per a produir la sortida. La regla d' aprenentatge del perceptr\u00f3 \u00e9s un proc\u00e9s d' ajust dels pesos d' entrada per a minimitzar l' error de classificaci\u00f3. Per aplicar el m\u00e8tode del perceptr\u00f3 al cas multiclasse, \u00e9s a dir, quan hi ha m\u00e9s de dues classes mostrals, es poden utilitzar diferents estrat\u00e8gies, com per exemple: Useu un percepte per classe i assigni la classe amb el perceptr\u00f3 de puntuaci\u00f3 m\u00e9s alta. Useu un conjunt de perceptrons que generin un binari per a cada classe i assigni la plantilla a la classe el codi del qual coincideixi amb la sortida del percept. Usant un percepter multicapa, que consisteix en una xarxa neuronal artificial organitzada en capes, on la sortida d' una capa actua com a entrada a la seg\u00fcent capa. El m\u00e8tode del percep\u00f3 de dues capes nom\u00e9s pot classificar imatges que s\u00f3n linealment separables, \u00e9s una l\u00ednia integral per a l' estatut, no es pot dir una l\u00ednia lineal."}]}