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  1. Você pode usar Perceptrons para modelar esse tipo de tomada de decisão. Uma maneira de fazer isso é escolher um peso w1 = 6 para o tempo e w2 = 2 e w3 = 2 para as outras condições. O valor maior de w1 indica que o tempo é muito importante para você, muito mais do que se seu namorado ou namorada vai acompanhá-lo(a) ou se o festival é próximo do transporte público.

  2. Perceptrons -- the first systematic study of parallelism in computation -- marked a historic turn in artificial intelligence, returning to the idea that intelligence might emerge from the activity of networks of neuron-like entities. Minsky and Papert provided mathematical analysis that showed the limitations of a class of computing machines ...

  3. en.wikipedia.org › wiki › PerceptronPerceptron - Wikipedia

    A second layer of perceptrons, or even linear nodes, are sufficient to solve many otherwise non-separable problems. In 1969, a famous book entitled Perceptrons by Marvin Minsky and Seymour Papert showed that it was impossible for these classes of network to learn an XOR function.

  4. O Perceptron é um modelo matemático de um neurônio biológico. Enquanto nos neurônios reais o dendrito recebe sinais elétricos dos axônios de outros neurônios, no Perceptron estes sinais elétricos são representados como valores numéricos. Nas sinapses entre dendritos e axônio, os sinais elétricos são modulados em várias quantidades.

  5. 28 de dez. de 1987 · Perceptrons - the first systematic study of parallelism in computation - has remained a classical work on threshold automata networks for nearly two decades. It marked a historical turn in artificial intelligence, and it is required reading for anyone who wants to understand the connectionist counterrevolution that is going on today.Artificial ...

  6. Topics: Computing and Processing ; General Topics for Engineers ISBN Information. Persistent Link: Copy URL

  7. 22 de set. de 2017 · In 1969, ten years after the discovery of the perceptron—which showed that a machine could be taught to perform certain tasks using examples—Marvin Minsky and Seymour Papert published Perceptrons, their analysis of the computational capabilities of perceptrons for specific tasks.

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    • Marvin Minsky, Seymour A. Papert