Algoritmo de aprendizaje de perceptrón: ¿cómo funciona?

El cerebro humano es un órgano complejo e intrigante. Sus capacidades van mucho más allá de lo que se ve a simple vista. Las funciones fisiológicas, psicológicas y emocionales complejas son solo la punta del iceberg cuando se trata de lo que el cerebro humano es capaz de hacer. Es esta naturaleza fascinante lo que inspira a la ciencia.

Los seres humanos tienen una extraordinaria tendencia a replicar la naturaleza. Vimos pájaros volando y queríamos tener nuestros propios objetos voladores. Los aviones, que fueron los primeros objetos que podían volar, fueron el resultado directo de esa observación y la voluntad de replicar lo que vimos y encontramos digno. La naturaleza está en el centro de cada una de estas innovaciones.

La ciencia ha superado todas las limitaciones y ha tratado de replicar el cerebro humano. Se ha investigado mucho para comprender cómo funciona el cerebro humano y con qué facilidad retiene, interpreta y gestiona tanta información. El concepto de redes neuronales artificiales se inspira en una representación pequeña pero precisa de las redes neuronales biológicas de nuestro cerebro.

Ahora tenemos máquinas que replican el funcionamiento de un cerebro, al menos de algunas funciones. La inteligencia artificial nos ha dado máquinas que pueden clasificar objetos, comunicarse con nosotros, prever el futuro y jugar juegos mejor que nosotros.

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• Tabla de contenido

  ¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal se forma cuando una colección de nodos o neuronas se interconectan a través de conexiones sinápticas. Hay tres capas en cada red neuronal artificial: capa de entrada, capa oculta y capa de salida. La capa de entrada que se forma a partir de una colección de varios nodos o neuronas recibe entradas. Cada neurona de la red tiene una función y cada conexión tiene un valor de peso asociado. Luego, las entradas se mueven de la capa de entrada a la capa creada a partir de un conjunto separado de neuronas: la capa oculta. La capa de salida proporciona los resultados finales.

• ¿Qué es el algoritmo de aprendizaje?

Es un método adaptativo que organiza automáticamente una red de unidades informáticas para implementar el comportamiento requerido. Algunos de estos algoritmos hacen esto trayendo frente a la red algunos ejemplos del mapeo de entrada-salida requerido. Se ejecuta continuamente una iteración del paso de corrección hasta que la red produce la respuesta requerida. Un algoritmo de aprendizaje también puede denominarse circuito cerrado que incluye correcciones y ejemplos presentados en la red.

• ¿Qué es el algoritmo de aprendizaje del perceptrón?

Un perceptrón, el prototipo computacional de una neurona, se clasifica como la forma más simple de una red neuronal. Frank Rosenblatt inventó el perceptrón en el Laboratorio Aeronáutico de Cornell en 1957. Un perceptrón tiene una o más entradas, un proceso y solo una salida.

El concepto de perceptrón tiene un papel fundamental en el aprendizaje automático. Se utiliza como algoritmo o clasificador lineal para facilitar el aprendizaje supervisado de clasificadores binarios. El aprendizaje supervisado es uno de los problemas de aprendizaje más investigados. Una muestra de aprendizaje supervisado siempre consta de una entrada y una salida correcta/explícita. El objetivo de este problema de aprendizaje es usar datos con etiquetas correctas para hacer predicciones sobre datos futuros, para entrenar un modelo. Algunos de los problemas comunes del aprendizaje supervisado incluyen la clasificación para predecir las etiquetas de clase.

Un clasificador lineal en el que se clasifica el perceptrón es un algoritmo de clasificación, que se basa en una función predictora lineal para hacer predicciones. Sus predicciones se basan en una combinación que incluye pesos y vector de características. El clasificador lineal sugiere dos categorías para la clasificación de los datos de entrenamiento. Esto significa que, si la clasificación se realiza para dos categorías, todos los datos de entrenamiento se incluirán en estas dos categorías.

El algoritmo perceptrón, en su forma más básica, encuentra su uso en la clasificación binaria de datos. Perceptrón toma su nombre de la unidad básica de una neurona, que también recibe el mismo nombre.

En algunos escenarios y problemas de aprendizaje automático, se puede encontrar el algoritmo de aprendizaje del perceptrón, si lo desea. Podría mostrar limitaciones que nunca supiste que existían. Pero entonces, este es el problema con la mayoría, si no todos, los algoritmos de aprendizaje. Son ideales para algunos problemas, no tanto para otros. En un momento, también se descubrió que las redes de perceptrones no eran lo suficientemente capaces de implementar algunas funciones básicas. Sin embargo, este problema se resolvió tan pronto como aparecieron las redes de perceptrones multicapa y las reglas de aprendizaje mejoradas.

Perceptron hoy se ha convertido en un importante algoritmo de aprendizaje en el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Se considera una solución confiable y rápida para la categoría de problemas que tiene la capacidad de resolver. Además, si desarrolla una comprensión de cómo funciona el perceptrón, encontrará mucho más fácil el trabajo de comprender redes más complejas.

• ¿Cuáles son los componentes principales de un perceptrón?

1. Entrada: las características se toman como entradas en el algoritmo perceptrón. Las entradas se indican como x1, x2, x3, x4, .xn: 'x' en estas entradas indica el valor de la característica y 'n' el total de ocurrencias de estas características. También hay un tipo de entrada especial, que se llama sesgo. Definiremos el sesgo un poco más adelante.
2. Pesos: Son valores que se calculan durante el entrenamiento del modelo. Los pesos reciben un valor inicial al comienzo. Con cada ocurrencia de un error de entrenamiento, los valores de los pesos se actualizan. Los pesos se representan como w1, w2, w3, w4, ..wn.
3. Sesgo: como mencionamos anteriormente, el sesgo es un tipo de entrada especial. Permite al clasificador mover el límite de decisión desde su posición original hacia la derecha, izquierda, arriba o abajo. En términos de álgebra, el sesgo permite que el clasificador cambie su límite de decisión. El objetivo del sesgo es desplazar cada punto en una dirección particular durante una distancia específica. El sesgo permite un entrenamiento de modelos de mayor calidad y más rápido. Los algoritmos de perceptrón se pueden clasificar en perceptrones de una sola capa y de varias capas. El tipo de una sola capa organiza las neuronas en una sola capa, mientras que el tipo multicapa organiza las neuronas en varias capas. En el escenario multicapa, cada neurona de la primera capa toma entradas y da una respuesta al grupo de neuronas presente en la segunda capa. Este proceso continúa hasta llegar a la última capa.
4. Función de activación/paso: Las funciones de activación o paso se utilizan para crear redes neuronales no lineales. Estas funciones pueden cambiar el valor de las redes neuronales a 0 o 1. La conversión de valor se realiza para que un conjunto de datos sea fácil de clasificar. Podemos usar la función de paso dependiendo del valor requerido. La función sigmoidea y las funciones de signo se pueden usar para valores entre 0 y 1 y 1 y -1, respectivamente. La función de signo es una función tangente hiperbólica que es ideal para redes neuronales multicapa. La unidad lineal rectificada (ReLu) es otra función de paso que se puede usar para valores que se aproximan a cero: valor más menor o mayor que cero. Sin embargo, la clasificación lineal requiere que el perceptrón sea lineal.
5. Suma ponderada: la multiplicación de cada característica o valor de entrada (xn) asociado con los valores de peso correspondientes (wn) nos da una suma de valores que se denomina suma ponderada. La suma ponderada se representa como ∑wixi para todo i -> [1 a n].

• Pasos para realizar un algoritmo de aprendizaje de perceptrones

1. Alimente las características del modelo que se requiere entrenar como entrada en la primera capa.
2. Todos los pesos y entradas se multiplicarán: el resultado multiplicado de cada peso y entrada se sumará
3. El valor de polarización se agregará para cambiar la función de salida
4. Este valor se presentará a la función de activación (el tipo de función de activación dependerá de la necesidad)
5. El valor recibido después del último paso es el valor de salida.

Si hay otros algoritmos de clasificación, como KNN, que podemos usar en estos problemas de aprendizaje, ¿por qué el algoritmo de aprendizaje de perceptrón?

El algoritmo Perceptron es el más adecuado para problemas que se ocupan de conjuntos de datos complejos, como en el reconocimiento de imágenes. Es un trabajo duro entrenar el algoritmo con KNN y otros métodos generales de clasificación en estos casos. Los perceptrones multicapa son ideales para problemas con conjuntos de datos complejos. La función de activación es un componente crítico en el algoritmo de aprendizaje del perceptrón. Podemos utilizar diferentes funciones de activación si el ritmo de aprendizaje es lento.

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