Perzeptron-Lernalgorithmus: Wie funktioniert er?

Das menschliche Gehirn ist ein komplexes und faszinierendes Organ. Seine Fähigkeiten gehen weit über das hinaus, was man mit bloßem Auge sieht. Komplexe physiologische, psychologische und emotionale Funktionen bilden nur die Spitze des Eisbergs, wenn es darum geht, wozu das menschliche Gehirn fähig ist. Es ist diese sehr faszinierende Natur, die die Wissenschaft inspiriert.

Menschen haben eine außergewöhnliche Neigung, die Natur nachzubilden. Wir sahen Vögel fliegen und wollten eigene Flugobjekte haben. Flugzeuge, die ersten flugfähigen Objekte, waren ein direktes Ergebnis dieser Beobachtung und der Bereitschaft, das zu reproduzieren, was wir gesehen und für würdig befunden haben. Die Natur steht im Mittelpunkt jeder solchen Innovation.

Die Wissenschaft hat alle Beschränkungen durchbrochen und versucht, das menschliche Gehirn zu replizieren. Es wurde viel geforscht, um zu verstehen, wie das menschliche Gehirn funktioniert und wie einfach es so viele Informationen speichert, interpretiert und verwaltet. Das Konzept der künstlichen neuronalen Netze ist inspiriert von und erweist sich als kleine, aber genaue Darstellung der biologischen neuronalen Netze unseres Gehirns.

Wir haben jetzt Maschinen, die die Arbeitsweise eines Gehirns nachbilden – zumindest einige Funktionen. Künstliche Intelligenz hat uns Maschinen gegeben, die Objekte klassifizieren, mit uns kommunizieren, die Zukunft vorhersehen und Spiele besser spielen können als wir.

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• Inhaltsverzeichnis

  Was ist ein neuronales Netz?

Ein neuronales Netzwerk entsteht, wenn eine Ansammlung von Knoten oder Neuronen durch synaptische Verbindungen miteinander verbunden sind. In jedem künstlichen neuronalen Netzwerk gibt es drei Schichten – Eingabeschicht, verborgene Schicht und Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht, die aus einer Sammlung mehrerer Knoten oder Neuronen gebildet wird, empfängt Eingaben. Jedes Neuron im Netzwerk hat eine Funktion, und jeder Verbindung ist ein Gewichtungswert zugeordnet. Eingaben bewegen sich dann von der Eingabeschicht zu einer Schicht, die aus einem separaten Satz von Neuronen besteht – der verborgenen Schicht. Die Ausgabeschicht liefert die endgültigen Ausgaben.

• Was ist der Lernalgorithmus?

Es ist eine adaptive Methode, die ein Netzwerk von Recheneinheiten selbst arrangiert, um das erforderliche Verhalten zu implementieren. Einige dieser Algorithmen tun dies, indem sie dem Netzwerk einige Beispiele für die erforderliche Eingabe-Ausgabe-Abbildung vorlegen. Eine Iteration des Korrekturschritts wird kontinuierlich ausgeführt, bis das Netzwerk die erforderliche Antwort erzeugt. Ein Lernalgorithmus kann auch als geschlossener Regelkreis bezeichnet werden, der Korrekturen und Beispiele enthält, die an das Netzwerk weitergegeben werden.

• Was ist der Perzeptron-Lernalgorithmus?

Ein Perzeptron, der Computerprototyp eines Neurons, wird als die einfachste Form eines neuronalen Netzwerks kategorisiert. Frank Rosenblatt erfand das Perzeptron 1957 am Cornell Aeronautical Laboratory. Ein Perzeptron hat einen oder mehrere Eingänge, einen Prozess und nur einen Ausgang.

Das Konzept des Perzeptrons spielt eine entscheidende Rolle beim maschinellen Lernen. Es wird als Algorithmus oder linearer Klassifikator verwendet, um das überwachte Lernen von binären Klassifikatoren zu erleichtern. Überwachtes Lernen gehört zu den am besten erforschten Lernproblemen. Eine überwachte Lernprobe besteht immer aus einer Eingabe und einer korrekten/expliziten Ausgabe. Das Ziel dieses Lernproblems ist es, Daten mit korrekten Bezeichnungen zu verwenden, um Vorhersagen über zukünftige Daten zu treffen, um ein Modell zu trainieren. Zu den häufigsten Problemen des überwachten Lernens gehört die Klassifizierung zur Vorhersage von Klassenbezeichnungen.

Ein linearer Klassifikator, als den das Perzeptron kategorisiert wird, ist ein Klassifikationsalgorithmus, der sich auf eine lineare Prädiktorfunktion stützt, um Vorhersagen zu treffen. Seine Vorhersagen basieren auf einer Kombination, die Gewichtungen und Merkmalsvektoren enthält. Der lineare Klassifikator schlägt zwei Kategorien für die Klassifizierung von Trainingsdaten vor. Das heißt, wenn die Klassifizierung für zwei Kategorien erfolgt, fallen die gesamten Trainingsdaten unter diese beiden Kategorien.

Der Perceptron-Algorithmus findet in seiner grundlegendsten Form seine Verwendung in der binären Klassifizierung von Daten. Perceptron hat seinen Namen von der Grundeinheit eines Neurons, die auch den gleichen Namen trägt.

Bei einigen Szenarien und maschinellen Lernproblemen kann der Perzeptron-Lernalgorithmus herausgefunden werden, wenn Sie möchten. Es könnte Einschränkungen zeigen, von denen Sie nie wussten, dass sie existieren. Aber genau das ist das Problem der meisten, wenn nicht aller Lernalgorithmen. Sie sind ideal für einige Probleme, nicht so für andere. An einem Punkt wurde auch festgestellt, dass die Perceptron-Netzwerke nicht in der Lage waren, einige grundlegende Funktionen zu implementieren. Dieses Problem wurde jedoch behoben, sobald mehrschichtige Perzeptron-Netzwerke und verbesserte Lernregeln ins Spiel kamen.

Perceptron ist heute zu einem wichtigen Lernalgorithmus in der Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens geworden. Es gilt als zuverlässige und schnelle Lösung für die Kategorie von Problemen, die es lösen kann. Wenn Sie außerdem ein Verständnis dafür entwickeln, wie das Perzeptron funktioniert, werden Sie die Aufgabe, komplexere Netzwerke zu verstehen, viel einfacher finden.

• Was sind die Hauptkomponenten eines Perzeptrons?

1. Eingabe: Merkmale werden als Eingaben in den Perceptron-Algorithmus verwendet. Eingaben werden als x1, x2, x3, x4, .xn bezeichnet – „x“ in diesen Eingaben gibt den Feature-Wert an und „n“ das Gesamtvorkommen dieser Features. Es gibt auch einen speziellen Eingabetyp, der Bias genannt wird. Wir werden die Vorspannung etwas später definieren.
2. Gewichte: Dies sind Werte, die während des Trainings des Modells berechnet werden. Die Gewichte erhalten zu Beginn einen Anfangswert. Bei jedem Auftreten eines Trainingsfehlers werden die Werte der Gewichte aktualisiert. Gewichte werden als w1, w2, w3, w4, ..wn dargestellt.
3. Bias: Wie wir bereits angedeutet haben, ist Bias ein spezieller Eingabetyp. Es ermöglicht dem Klassifizierer, die Entscheidungsgrenze von ihrer ursprünglichen Position nach rechts, links, oben oder unten zu verschieben. In algebraischer Hinsicht erlaubt die Vorspannung dem Klassifizierer, seine Entscheidungsgrenze umzukehren. Das Ziel der Vorspannung besteht darin, jeden Punkt um eine bestimmte Entfernung in eine bestimmte Richtung zu verschieben. Bias ermöglicht eine höhere Qualität und ein schnelleres Modelltraining. Perzeptronalgorithmen können in einschichtige und mehrschichtige Perzeptrone kategorisiert werden. Der einschichtige Typ organisiert Neuronen in einer einzelnen Schicht, während der mehrschichtige Typ Neuronen in mehreren Schichten anordnet. In dem mehrschichtigen Szenario nimmt jedes Neuron der ersten Schicht Eingaben entgegen und gibt eine Antwort an die Gruppe von Neuronen, die in der zweiten Schicht vorhanden sind. Dieser Vorgang wird fortgesetzt, bis die letzte Schicht erreicht ist.
4. Aktivierungs-/Stufenfunktion: Aktivierungs- oder Stufenfunktionen werden verwendet, um nichtlineare neuronale Netze zu erzeugen. Diese Funktionen können den Wert von neuronalen Netzwerken auf 0 oder 1 ändern. Die Konvertierung des Werts erfolgt, um einen Datensatz leicht klassifizieren zu können. Je nach benötigtem Wert können wir die Step-Funktion verwenden. Sigmoidfunktion und Vorzeichenfunktionen können für Werte zwischen 0 und 1 bzw. 1 und -1 verwendet werden. Die Vorzeichenfunktion ist eine hyperbolische Tangensfunktion, die ideal für mehrschichtige neuronale Netze ist. Die gleichgerichtete lineare Einheit (ReLu) ist eine weitere Stufenfunktion, die für Werte verwendet werden kann, die sich Null nähern – Werte, die größer oder kleiner als Null sind. Eine lineare Klassifizierung erfordert jedoch, dass das Perzeptron linear ist.
5. Gewichtete Summierung: Die Multiplikation jedes Merkmals oder Eingabewerts (xn) mit entsprechenden Gewichtungswerten (wn) ergibt eine Summe von Werten, die als gewichtete Summierung bezeichnet wird. Die gewichtete Summierung wird als ∑wixi für alle i -> [1 bis n] dargestellt.

• Schritte zum Ausführen eines Perceptron-Lernalgorithmus

1. Geben Sie die Features des Modells, die trainiert werden müssen, als Eingabe in die erste Ebene ein.
2. Alle Gewichte und Eingaben werden multipliziert – das multiplizierte Ergebnis jeder Gewichtung und Eingabe wird addiert
3. Der Bias-Wert wird hinzugefügt, um die Ausgangsfunktion zu verschieben
4. Dieser Wert wird der Aktivierungsfunktion präsentiert (die Art der Aktivierungsfunktion hängt von der Notwendigkeit ab)
5. Der nach dem letzten Schritt empfangene Wert ist der Ausgangswert.

Wenn es andere Klassifizierungsalgorithmen wie KNN gibt, die wir bei diesen Lernproblemen verwenden können, warum dann ein Perzeptron-Lernalgorithmus?

Der Perceptron-Algorithmus eignet sich am besten für Probleme, die mit komplexen Datensätzen zu tun haben, wie z. B. bei der Bilderkennung. In diesen Fällen ist es eine harte Arbeit, den Algorithmus mit KNN und anderen allgemeinen Klassifizierungsmethoden zu trainieren. Mehrschichtige Perzeptrons sind ideal für Probleme mit komplexen Datensätzen. Die Aktivierungsfunktion ist eine kritische Komponente im Perceptron-Lernalgorithmus. Wir können verschiedene Aktivierungsfunktionen verwenden, wenn die Lernrate langsam ist.

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