Algoritmo di apprendimento Perceptron: come funziona?

Il cervello umano è un organo complesso e intrigante. Le sue capacità vanno ben oltre ciò che incontra l'occhio. Le complesse funzioni fisiologiche, psicologiche ed emotive costituiscono solo la punta dell'iceberg quando si tratta di ciò di cui è capace il cervello umano. È questa sua natura molto affascinante che ispira la scienza.

Gli esseri umani hanno una straordinaria tendenza a replicare la natura. Abbiamo visto gli uccelli volare e volevamo avere dei nostri oggetti volanti. Gli aeroplani, che furono i primi oggetti in grado di volare, furono il risultato diretto di quell'osservazione e della volontà di replicare ciò che abbiamo visto e ritenuto degno. La natura è al centro di ogni innovazione di questo tipo.

La scienza ha forgiato tutti i limiti e ha cercato di replicare il cervello umano. Molte ricerche sono state condotte per capire come funziona il cervello umano e quanto facilmente trattiene, interpreta e gestisce così tante informazioni. Il concetto di reti neurali artificiali trae ispirazione e risulta essere una rappresentazione piccola ma accurata delle reti neurali biologiche del nostro cervello.

Ora abbiamo macchine che replicano il funzionamento di un cervello, almeno di alcune funzioni. L'intelligenza artificiale ci ha fornito macchine in grado di classificare oggetti, comunicare con noi, prevedere il futuro e giocare meglio di noi.

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• Sommario

  Cos'è una rete neurale?

Una rete neurale si forma quando un insieme di nodi o neuroni sono interconnessi attraverso connessioni sinaptiche. Ci sono tre livelli in ogni rete neurale artificiale: livello di input, livello nascosto e livello di output. Lo strato di input che è formato da una raccolta di diversi nodi o neuroni riceve input. Ogni neurone nella rete ha una funzione e ogni connessione ha un valore di peso ad essa associato. Gli input si spostano quindi dal livello di input al livello costituito da un insieme separato di neuroni: il livello nascosto. Il livello di output fornisce gli output finali.

• Qual è l'algoritmo di apprendimento?

È un metodo adattivo che auto-organizza una rete di unità di calcolo per implementare il comportamento richiesto. Alcuni di questi algoritmi lo fanno portando davanti alla rete alcuni esempi della mappatura input-output richiesta. Un'iterazione della fase di correzione viene eseguita continuamente finché la rete non produce la risposta richiesta. Un algoritmo di apprendimento può anche essere definito un circuito chiuso che presenta correzioni ed esempi presentati alla rete.

• Qual è l'algoritmo di apprendimento del perceptron?

Un perceptron, il prototipo computazionale di un neurone, è classificato come la forma più semplice di una rete neurale. Frank Rosenblatt ha inventato il perceptron al Cornell Aeronautical Laboratory nel 1957. Un perceptron ha uno o più input, un processo e un solo output.

Il concetto di perceptron ha un ruolo fondamentale nell'apprendimento automatico. Viene utilizzato come algoritmo o classificatore lineare per facilitare l'apprendimento supervisionato di classificatori binari. L'apprendimento supervisionato è tra i problemi di apprendimento più studiati. Un campione di apprendimento supervisionato consiste sempre in un input e un output corretto/esplicito. L'obiettivo di questo problema di apprendimento è utilizzare i dati con etichette corrette per fare previsioni sui dati futuri, per addestrare un modello. Alcuni dei problemi comuni dell'apprendimento supervisionato includono la classificazione per prevedere le etichette delle classi.

Un classificatore lineare in cui il perceptron è classificato come è un algoritmo di classificazione, che si basa su una funzione di predittore lineare per fare previsioni. Le sue previsioni si basano su una combinazione che include pesi e vettore di funzionalità. Il classificatore lineare suggerisce due categorie per la classificazione dei dati di addestramento. Ciò significa che, se la classificazione viene eseguita per due categorie, tutti i dati di addestramento rientreranno in queste due categorie.

L'algoritmo percettrone, nella sua forma più elementare, trova il suo impiego nella classificazione binaria dei dati. Perceptron prende il nome dall'unità di base di un neurone, che ha anche lo stesso nome.

In alcuni scenari e problemi di apprendimento automatico, è possibile scoprire l'algoritmo di apprendimento del perceptron, se lo si desidera. Potrebbe mostrare limiti che non sapevi esistessero. Ma poi, questo è il problema con la maggior parte, se non tutti, gli algoritmi di apprendimento. Sono ideali per alcuni problemi, non così per altri. A un certo punto, anche le reti di perceptron non sono state sufficientemente in grado di implementare alcune funzioni di base. Tuttavia, questo problema è stato affrontato non appena sono emerse reti di perceptron multistrato e regole di apprendimento migliorate.

Perceptron oggi è diventato un importante algoritmo di apprendimento nel mondo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. È considerata una soluzione affidabile e veloce per la categoria di problemi che ha le capacità di risolvere. Inoltre, se sviluppi una comprensione di come funziona il perceptron, troverai molto più semplice il compito di comprendere reti più complesse.

• Quali sono i componenti primari di un perceptron?

1. Input: le caratteristiche vengono prese come input nell'algoritmo del perceptron. Gli input sono indicati come x1, x2, x3, x4, .xn – 'x' in questi input indica il valore della caratteristica e 'n' le occorrenze totali di queste caratteristiche. Esiste anche un tipo di input speciale, chiamato bias. Definiremo il bias un po' più tardi.
2. Pesi: sono valori che vengono calcolati durante l'addestramento del modello. Ai pesi viene assegnato un valore iniziale all'inizio. Ad ogni occorrenza di un errore di addestramento, i valori dei pesi vengono aggiornati. I pesi sono rappresentati come w1, w2, w3, w4, ..wn.
3. Bias: come accennato in precedenza, il bias è un tipo di input speciale. Consente al classificatore di spostare il confine decisionale dalla sua posizione originale a destra, sinistra, in alto o in basso. In termini di algebra, il bias consente al classificatore di invertire il proprio confine decisionale. L'obiettivo della distorsione è spostare ogni punto in una direzione particolare per una distanza specificata. Il bias consente una formazione del modello di qualità superiore e più rapida. Gli algoritmi di Perceptron possono essere classificati in perceptron a strato singolo e multistrato. Il tipo a strato singolo organizza i neuroni in un unico strato mentre il tipo a più strati dispone i neuroni in più strati. Nello scenario multistrato, ogni neurone del primo strato riceve input e fornisce una risposta al gruppo di neuroni presenti nel secondo strato. Questo processo continua fino al raggiungimento dell'ultimo strato.
4. Funzione di attivazione/passo: le funzioni di attivazione o passo vengono utilizzate per creare reti neurali non lineari. Queste funzioni possono modificare il valore delle reti neurali su 0 o 1. La conversione del valore viene eseguita per rendere facile la classificazione di un set di dati. Possiamo usare la funzione step a seconda del valore richiesto. La funzione sigmoidea e le funzioni segno possono essere utilizzate rispettivamente per valori compresi tra 0 e 1 e 1 e -1. La funzione segno è una funzione tangente iperbolica ideale per reti neurali multistrato. L'unità lineare rettificata (ReLu) è un'altra funzione passo che può essere utilizzata per valori prossimi allo zero – valore maggiore o minore di zero. Tuttavia, la classificazione lineare richiede che il perceptron sia lineare.
5. Somma pesata: la moltiplicazione di ogni caratteristica o valore di input (xn) associato ai corrispondenti valori di peso (wn) fornisce una somma di valori che sono chiamati somma pesata. La somma ponderata è rappresentata come ∑wixi per tutti i -> [da 1 a n].

• Passaggi per eseguire un algoritmo di apprendimento del perceptron

1. Alimenta le caratteristiche del modello che deve essere addestrato come input nel primo livello.
2. Tutti i pesi e gli input verranno moltiplicati: il risultato moltiplicato di ciascun peso e input verrà sommato
3. Il valore Bias verrà aggiunto per spostare la funzione di output
4. Questo valore verrà presentato alla funzione di attivazione (il tipo di funzione di attivazione dipenderà dalla necessità)
5. Il valore ricevuto dopo l'ultimo passaggio è il valore di uscita.

Se ci sono altri algoritmi di classificazione, come KNN che possiamo usare in questi problemi di apprendimento, allora perché l'algoritmo di apprendimento del perceptron?

L'algoritmo Perceptron è più adatto per problemi che hanno a che fare con set di dati complessi come nel riconoscimento delle immagini. In questi casi è un lavoro duro addestrare l'algoritmo con KNN e altri metodi di classificazione generale. I perceptron multistrato sono ideali per problemi con set di dati complessi. La funzione di attivazione è un componente critico nell'algoritmo di apprendimento del perceptron. Possiamo utilizzare diverse funzioni di attivazione se la velocità di apprendimento è lenta.

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