Algorithme d'apprentissage Perceptron : Comment ça marche ?

Le cerveau humain est un organe complexe et intrigant. Ses capacités vont bien au-delà de ce qui saute aux yeux. Les fonctions physiologiques, psychologiques et émotionnelles complexes ne constituent que la pointe de l'iceberg en ce qui concerne les capacités du cerveau humain. C'est cette nature très fascinante qui inspire la science.

Les êtres humains ont une tendance extraordinaire à reproduire la nature. Nous avons vu des oiseaux voler et nous voulions avoir nos propres objets volants. Les avions, qui étaient d'abord de tels objets capables de voler, étaient le résultat direct de cette observation et de la volonté de reproduire ce que nous avons vu et jugé digne. La nature est au centre de chacune de ces innovations.

La science a traversé toutes les limites et a essayé de reproduire le cerveau humain. De nombreuses recherches ont été menées pour comprendre le fonctionnement du cerveau humain et la facilité avec laquelle il détient, interprète et gère autant d'informations. Le concept de réseaux de neurones artificiels s'inspire et s'avère être une représentation petite mais précise des réseaux de neurones biologiques de notre cerveau.

Nous avons maintenant des machines qui reproduisent le fonctionnement d'un cerveau - au moins de quelques fonctions. L'intelligence artificielle nous a donné des machines capables de classer des objets, de communiquer avec nous, de prévoir l'avenir et de jouer à des jeux mieux que nous.

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• Table des matières

  Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?

Un réseau de neurones se forme lorsqu'un ensemble de nœuds ou de neurones sont interconnectés par des connexions synaptiques. Il y a trois couches dans chaque réseau de neurones artificiels : couche d'entrée, couche cachée et couche de sortie. La couche d'entrée qui est formée d'un ensemble de plusieurs nœuds ou neurones reçoit des entrées. Chaque neurone du réseau a une fonction et chaque connexion est associée à une valeur de poids. Les entrées se déplacent ensuite de la couche d'entrée à la couche constituée d'un ensemble distinct de neurones - la couche cachée. La couche de sortie donne les sorties finales.

• Quel est l'algorithme d'apprentissage ?

Il s'agit d'une méthode adaptative qui organise automatiquement un réseau d'unités de calcul pour mettre en œuvre le comportement requis. Certains de ces algorithmes le font en mettant devant le réseau quelques exemples du mappage d'entrée-sortie requis. Une itération de l'étape de correction est exécutée en continu jusqu'à ce que le réseau produise la réponse requise. Un algorithme d'apprentissage peut également être appelé une boucle fermée qui comporte des corrections et des exemples transmis au réseau.

• Qu'est-ce que l'algorithme d'apprentissage du perceptron ?

Un perceptron, prototype informatique d'un neurone, est classé comme la forme la plus simple d'un réseau de neurones. Frank Rosenblatt a inventé le perceptron au Cornell Aeronautical Laboratory en 1957. Un perceptron a une ou plusieurs entrées, un processus et une seule sortie.

Le concept de perceptron joue un rôle essentiel dans l'apprentissage automatique. Il est utilisé comme algorithme ou classificateur linéaire pour faciliter l'apprentissage supervisé des classificateurs binaires. L'apprentissage supervisé est l'un des problèmes d'apprentissage les plus étudiés. Un échantillon d'apprentissage supervisé se compose toujours d'une entrée et d'une sortie correcte/explicite. L'objectif de ce problème d'apprentissage est d'utiliser des données avec des étiquettes correctes pour faire des prédictions sur des données futures, pour former un modèle. Certains des problèmes courants de l'apprentissage supervisé incluent la classification pour prédire les étiquettes de classe.

Un classificateur linéaire dans lequel le perceptron est catégorisé est un algorithme de classification, qui s'appuie sur une fonction de prédiction linéaire pour faire des prédictions. Ses prédictions sont basées sur une combinaison qui inclut des poids et un vecteur de caractéristiques. Le classificateur linéaire propose deux catégories pour la classification des données d'apprentissage. Cela signifie que si la classification est effectuée pour deux catégories, toutes les données d'entraînement relèveront de ces deux catégories.

L'algorithme perceptron, dans sa forme la plus élémentaire, trouve son utilisation dans la classification binaire des données. Perceptron tire son nom de l'unité de base d'un neurone, qui porte également le même nom.

Dans certains scénarios et problèmes d'apprentissage automatique, l'algorithme d'apprentissage perceptron peut être découvert, si vous le souhaitez. Cela pourrait montrer des limites dont vous ignoriez l'existence. Mais alors, c'est le problème avec la plupart, sinon la totalité, des algorithmes d'apprentissage. Ils sont idéaux pour certains problèmes, pas pour d'autres. À un moment donné, les réseaux perceptron se sont également avérés insuffisamment capables de mettre en œuvre certaines fonctions de base. Cependant, ce problème a été résolu dès que les réseaux de perceptrons multicouches et les règles d'apprentissage améliorées sont apparus.

Perceptron est aujourd'hui devenu un algorithme d'apprentissage important dans le monde de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Il est considéré comme une solution fiable et rapide pour la catégorie de problèmes qu'il a la capacité de résoudre. De plus, si vous développez une compréhension du fonctionnement du perceptron, vous trouverez beaucoup plus facile la tâche de comprendre des réseaux plus complexes.

• Quels sont les principaux composants d'un perceptron ?

1. Entrée : les caractéristiques sont prises comme entrées dans l'algorithme perceptron. Les entrées sont notées x1, x2, x3, x4, .xn - 'x' dans ces entrées indique la valeur de la caractéristique et 'n' le nombre total d'occurrences de ces caractéristiques. Il existe également un type d'entrée spécial, appelé biais. Nous définirons le biais un peu plus tard.
2. Pondérations : il s'agit de valeurs calculées lors de l'apprentissage du modèle. Les poids reçoivent une valeur initiale au départ. A chaque occurrence d'une erreur d'apprentissage, les valeurs des pondérations sont mises à jour. Les poids sont représentés par w1, w2, w3, w4, ..wn.
3. Biais : comme nous l'avons mentionné précédemment, le biais est un type d'entrée spécial. Il permet au classificateur de déplacer la limite de décision de sa position d'origine vers la droite, la gauche, le haut ou le bas. En termes d'algèbre, le biais permet au classifieur de renverser sa frontière de décision. L'objectif du biais est de déplacer chaque point dans une direction particulière sur une distance spécifiée. Le biais permet une formation de modèle de meilleure qualité et plus rapide. Les algorithmes Perceptron peuvent être classés en perceptrons monocouches et multicouches. Le type monocouche organise les neurones en une seule couche tandis que le type multicouche organise les neurones en plusieurs couches. Dans le scénario multicouche, chaque neurone de la première couche prend des entrées et donne une réponse au groupe de neurones présents dans la deuxième couche. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que la dernière couche soit atteinte.
4. Fonction d'activation/étape : les fonctions d'activation ou d'étape sont utilisées pour créer des réseaux de neurones non linéaires. Ces fonctions peuvent changer la valeur des réseaux de neurones en 0 ou 1. La conversion de valeur est effectuée pour rendre un ensemble de données facile à classer. Nous pouvons utiliser la fonction step en fonction de la valeur requise. La fonction sigmoïde et les fonctions de signe peuvent être utilisées pour des valeurs comprises entre 0 et 1 et 1 et -1, respectivement. La fonction de signe est une fonction tangente hyperbolique idéale pour les réseaux de neurones multicouches. L'unité linéaire rectifiée (ReLu) est une autre fonction en escalier qui peut être utilisée pour des valeurs proches de zéro - valeur plus inférieure ou supérieure à zéro. Cependant, la classification linéaire nécessite que le perceptron soit linéaire.
5. Sommation pondérée : la multiplication de chaque caractéristique ou valeur d'entrée (xn) associée aux valeurs de pondération correspondantes (wn) nous donne une somme de valeurs appelée sommation pondérée. La sommation pondérée est représentée par ∑wixi pour tout i -> [1 à n].

• Étapes pour effectuer un algorithme d'apprentissage du perceptron

1. Alimentez les fonctionnalités du modèle qui doivent être formées en entrée dans la première couche.
2. Tous les poids et entrées seront multipliés - le résultat multiplié de chaque poids et entrée sera additionné
3. La valeur Bias sera ajoutée pour décaler la fonction de sortie
4. Cette valeur sera présentée à la fonction d'activation (le type de fonction d'activation dépendra du besoin)
5. La valeur reçue après la dernière étape est la valeur de sortie.

S'il existe d'autres algorithmes de classification, tels que KNN, que nous pouvons utiliser dans ces problèmes d'apprentissage, alors pourquoi l'algorithme d'apprentissage perceptron ?

L'algorithme Perceptron est le mieux adapté aux problèmes qui traitent d'ensembles de données complexes comme la reconnaissance d'images. C'est un travail difficile de former l'algorithme avec KNN et d'autres méthodes de classification générales dans ces cas. Les perceptrons multicouches sont idéaux pour les problèmes avec des ensembles de données complexes. La fonction d'activation est un élément essentiel de l'algorithme d'apprentissage du perceptron. Nous pouvons utiliser différentes fonctions d'activation si le taux d'apprentissage est lent.

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