Em 1958, surgiu o primeiro algoritmo de RNAs proposto por Frank Rosenblatt, chamado Perceptron Simples. Esse algoritmo é um classificador linear binário, ou seja, classifica dados linearmente separáveis em apenas duas classes.
De uma forma geral, o Perceptron Simples consiste do neurônio de McCulloch & Pitts (1943) combinado com uma regra de aprendizagem. A inteligência surge justamente da capacidade de aprender adicionada através desta regra.
- Início (i = 0)
- Definir o valor de eta entre 0 e 1;
- Iniciar o peso com valores nulos ou randômicos;
- Funcionamento
- Pegar os valores de entrada X(i);
- Calcular a função de ativação u(i) [geralmente usamos a função degrau];
- Calcular a saída y(i);
- Treinamento
- Calcular o erro: e(i) = y(i) - y_hat(i);
- Ajustar os pesos e bias através da regra de aprendizagem