パーセプトロン学習アルゴリズム：どのように機能しますか？

人間の脳は複雑で興味をそそる器官です。 その機能は、目に見えるものをはるかに超えています。 複雑な生理学的、心理的、感情的な機能は、人間の脳ができることに関しては氷山の一角にすぎません。 科学を刺激するのは、この非常に魅力的な性質です。

人間は自然を複製するという並外れた傾向を持っています。 私たちは鳥が飛んでいるのを見ました、そして私たちは私たち自身の飛んでいる物体が欲しかったのです。 飛行機は、最初に飛ぶことができたそのような物体であり、その観察の直接の結果であり、私たちが見て価値があると思ったものを再現する意欲がありました。 自然はそのようなすべての革新の中心です。

科学はすべての制限を乗り越え、人間の脳を複製しようとしました。 多くの研究が、人間の脳がどのように機能し、それが非常に多くの情報をいかに簡単に保持、解釈、管理するかを理解するために行われてきました。 人工ニューラルネットワークの概念は、私たちの脳の生物​​学的ニューラルネットワークの小さいながらも正確な表現からインスピレーションを得ており、それであることがわかりました。

私たちは今、脳の働きを複製する機械を持っています–少なくともいくつかの機能。 人工知能は、オブジェクトを分類し、私たちと通信し、将来を予測し、私たちよりも優れたゲームをプレイできるマシンを私たちに与えてくれました。

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• 目次

  ニューラルネットワークとは何ですか？

ニューラルネットワークは、ノードまたはニューロンのコレクションがシナプス接続を介して相互にリンクされたときに形成されます。 すべての人工ニューラルネットワークには、入力層、隠れ層、出力層の3つの層があります。 複数のノードまたはニューロンのコレクションから形成される入力層は、入力を受け取ります。 ネットワーク内のすべてのニューロンには機能があり、すべての接続にはそれに関連付けられた重み値があります。 次に、入力は入力層から、ニューロンの別のセットである隠れ層から作成された層に移動します。 出力層は最終出力を提供します。

• 学習アルゴリズムとは何ですか？

これは、必要な動作を実装するためにコンピューティングユニットのネットワークを自己配置する適応型の方法です。 これらのアルゴリズムのいくつかは、必要な入出力マッピングのいくつかの例をネットワークの前に持ってくることによってこれを行います。 ネットワークが必要な応答を生成するまで、修正ステップの反復が継続的に実行されます。 学習アルゴリズムは、ネットワークに転送された修正と例を特徴とする閉ループとも呼ばれます。

• パーセプトロン学習アルゴリズムとは何ですか？

ニューロンの計算プロトタイプであるパー​​セプトロンは、ニューラルネットワークの最も単純な形式として分類されます。 フランク・ローゼンブラットは、1957年にコーネル航空研究所でパーセプトロンを発明しました。パーセプトロンには、1つまたは複数の入力、プロセス、および1つの出力のみがあります。

パーセプトロンの概念は、機械学習において重要な役割を果たします。 これは、二項分類器の教師あり学習を容易にするためのアルゴリズムまたは線形分類器として使用されます。 教師あり学習は、最も研究されている学習問題の1つです。 教師あり学習サンプルは、常に入力と正しい/明示的な出力で構成されます。 この学習問題の目的は、モデルをトレーニングするために、将来のデータを予測するために正しいラベルの付いたデータを使用することです。 教師あり学習の一般的な問題には、クラスラベルを予測するための分類が含まれます。

パーセプトロンが分類される線形分類器は、分類アルゴリズムであり、線形予測関数に依存して予測を行います。 その予測は、重みと特徴ベクトルを含む組み合わせに基づいています。 線形分類器は、トレーニングデータの分類のために2つのカテゴリを提案します。 つまり、分類が2つのカテゴリに対して行われる場合、トレーニングデータ全体がこれらの2つのカテゴリに分類されます。

パーセプトロンアルゴリズムは、その最も基本的な形式で、データの二項分類で使用されます。 パーセプトロンの名前は、ニューロンの基本単位に由来します。ニューロンの基本単位も同じ名前です。

一部のシナリオや機械学習の問題では、必要に応じてパーセプトロン学習アルゴリズムを見つけることができます。 それはあなたが存在することを知らなかった制限を示すかもしれません。 しかし、これは、すべてではないにしても、ほとんどの学習アルゴリズムの問​​題です。 それらはいくつかの問題には理想的ですが、他の問題には理想的ではありません。 ある時点で、パーセプトロンネットワークはいくつかの基本的な機能を実装するのに十分な能力がないことも判明しました。 ただし、この問題は、多層パーセプトロンネットワークと改善された学習ルールが登場するとすぐに対処されました。

今日のパーセプトロンは、人工知能と機械学習の世界で重要な学習アルゴリズムになっています。 それはそれが解決する能力を持っている問題のカテゴリーのための信頼できるそして速い解決策と考えられています。 また、パーセプトロンがどのように機能するかを理解すると、より複雑なネットワークを理解する作業がはるかに簡単になります。

• パーセプトロンの主成分は何ですか？

1. 入力：機能は、パーセプトロンアルゴリズムの入力として使用されます。 入力はx1、x2、x3、x4、.xnとして示されます。これらの入力の「x」は機能値を示し、「n」はこれらの機能の合計発生数を示します。 バイアスと呼ばれる特別な入力タイプもあります。 バイアスは少し後で定義します。
2. 重み：これらは、モデルのトレーニング中に計算される値です。 重みは開始時に初期値が与えられます。 トレーニングエラーが発生するたびに、重みの値が更新されます。 重みは、w1、w2、w3、w4、..wnとして表されます。
3. バイアス：先に触れたように、バイアスは特別な入力タイプです。 これにより、分類器は決定境界を元の位置から右、左、上、または下に移動できます。 代数に関しては、バイアスにより、分類器はその決定境界を変えることができます。 バイアスの目的は、各ポイントを特定の方向に指定された距離だけシフトすることです。 バイアスにより、より高品質でより高速なモデルトレーニングが可能になります。 パーセプトロンアルゴリズムは、単層パーセプトロンと多層パーセプトロンに分類できます。 単層タイプはニューロンを単層に編成し、多層タイプはニューロンを複数の層に配置します。 多層シナリオでは、第1層の各ニューロンが入力を受け取り、第2層に存在するニューロンのグループに応答します。 このプロセスは、最後のレイヤーに到達するまで続きます。
4. アクティベーション/ステップ関数：アクティベーションまたはステップ関数は、非線形ニューラルネットワークを作成するために使用されます。 これらの関数は、ニューラルネットワークの値を0または1に変更できます。値の変換は、データセットを分類しやすくするために行われます。 必要な値に応じて、ステップ関数を使用できます。 シグモイド関数と符号関数は、それぞれ0と1および1と-1の間の値に使用できます。 符号関数は、多層ニューラルネットワークに最適な双曲線正接関数です。 正規化線形単位（ReLu）は、ゼロに近づく値、つまりゼロより大きいまたはゼロより大きい値に使用できるもう1つのステップ関数です。 ただし、線形分類では、パーセプトロンが線形である必要があります。
5. 加重和：対応する加重値（wn）に関連付けられたすべての特徴または入力値（xn）を乗算すると、加重和と呼ばれる値の合計が得られます。 加重和は、すべてのi-> [1からn]に対して∑wixiとして表されます。

• パーセプトロン学習アルゴリズムを実行する手順

1. 最初のレイヤーで入力としてトレーニングする必要があるモデルの機能をフィードします。
2. すべての重みと入力が乗算されます–各重みと入力の乗算結果が合計されます
3. 出力関数をシフトするためにバイアス値が追加されます
4. この値は活性化関数に提示されます（活性化関数のタイプはニーズによって異なります）
5. 最後のステップの後に受け取った値が出力値です。

これらの学習問題で使用できるKNNなどの他の分類アルゴリズムがある場合、なぜパーセプトロン学習アルゴリズムなのですか？

パーセプトロンアルゴリズムは、画像認識などの複雑なデータセットを扱う問題に最適です。 このような場合、KNNやその他の一般的な分類方法を使用してアルゴリズムをトレーニングするのは大変な作業です。 多層パーセプトロンは、複雑なデータセットの問題に最適です。 活性化関数は、パーセプトロン学習アルゴリズムの重要なコンポーネントです。 学習速度が遅い場合は、さまざまな活性化関数を使用できます。

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