В чем заключаются основные отличия между алгоритмом Розенблатта и backpropagation?

Некоторые отличия между алгоритмом Розенблатта и backpropagation:

Цель разработки: алгоритм Розенблатта (перцептрон) был направлен на создание модели, имитирующей биологические нейронные сети. skyeng.ru Backpropagation (обратное распространение ошибки) используется для обучения искусственных нейронных сетей. www.ultralytics.com {10-host}

Функция активации: Розенблатт использовал в своём персептроне недифференцируемую ступенчатую функцию активации. {8-host} Backpropagation работает с дифференцируемыми функциями активации, что позволяет эффективно вычислять градиент функции ошибки. {8-host}

Вычислительная сложность: алгоритм Розенблатта существенно проще backpropagation. habr.com Backpropagation требует множества итеративных корректировок весов входного слоя, что может замедлять процесс обучения. www.aionlinecourse.com Алгоритм Розенблатта, в свою очередь, позволяет получить сравнимые результаты с backpropagation, но при этом он вычислительно проще. habr.com

Применение: алгоритм Розенблатта в основном использовался для решения задач классификации, в то время как backpropagation применяется в решении сложных задач, требующих обработки больших объёмов данных, таких как распознавание изображений, речи и обработка естественного языка. skyeng.ru www.aionlinecourse.com