Algorytm uczenia perceptronu: jak to działa?

Mózg człowieka jest złożonym i intrygującym organem. Jego możliwości wykraczają daleko poza to, co na pierwszy rzut oka. Złożone funkcje fizjologiczne, psychologiczne i emocjonalne stanowią zaledwie wierzchołek góry lodowej, jeśli chodzi o to, do czego zdolny jest ludzki mózg. To właśnie ta fascynująca natura inspiruje naukę.

Istoty ludzkie mają niezwykłą tendencję do naśladowania natury. Widzieliśmy latające ptaki i chcieliśmy mieć własne latające obiekty. Samoloty, które były pierwszymi takimi obiektami, które potrafiły latać, były bezpośrednim wynikiem tej obserwacji i chęci powtórzenia tego, co widzieliśmy i uznaliśmy za godne. Natura jest w centrum każdej takiej innowacji.

Nauka przeszła przez wszystkie ograniczenia i próbowała odtworzyć ludzki mózg. Wiele badań poświęcono na zrozumienie, jak funkcjonuje ludzki mózg i jak łatwo przechowuje, interpretuje i zarządza tak dużą ilością informacji. Koncepcja sztucznych sieci neuronowych czerpie inspirację i okazuje się być małą, ale dokładną reprezentacją biologicznych sieci neuronowych naszego mózgu.

Mamy teraz maszyny, które naśladują pracę mózgu – przynajmniej kilku funkcji. Sztuczna inteligencja dała nam maszyny, które potrafią lepiej od nas klasyfikować przedmioty, komunikować się z nami, przewidywać przyszłość i grać w gry.

Uzyskaj kurs online dotyczący uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

• Spis treści

  Co to jest sieć neuronowa?

Sieć neuronowa powstaje, gdy zbiór węzłów lub neuronów jest połączony połączeniami synaptycznymi. W każdej sztucznej sieci neuronowej istnieją trzy warstwy – warstwa wejściowa, warstwa ukryta i warstwa wyjściowa. Warstwa wejściowa, która jest utworzona ze zbioru kilku węzłów lub neuronów, otrzymuje dane wejściowe. Każdy neuron w sieci posiada funkcję, a każde połączenie ma przypisaną wartość wagi. Dane wejściowe są następnie przenoszone z warstwy wejściowej do warstwy utworzonej z oddzielnego zestawu neuronów – warstwy ukrytej. Warstwa wyjściowa daje ostateczne wyniki.

• Jaki jest algorytm uczenia się?

Jest to metoda adaptacyjna, która samodzielnie organizuje sieć jednostek obliczeniowych w celu zaimplementowania wymaganego zachowania. Niektóre z tych algorytmów robią to, wprowadzając do sieci kilka przykładów wymaganego mapowania wejścia-wyjścia. Iteracja kroku korekcji jest wykonywana w sposób ciągły, dopóki sieć nie wygeneruje wymaganej odpowiedzi. Algorytm uczenia może być również nazywany pętlą zamkniętą, która zawiera poprawki i przykłady przekazywane do sieci.

• Jaki jest algorytm uczenia perceptronu?

Perceptron, prototyp obliczeniowy neuronu, jest klasyfikowany jako najprostsza forma sieci neuronowej. Frank Rosenblatt wynalazł perceptron w Cornell Aeronautical Laboratory w 1957 roku. Perceptron ma jedno lub więcej wejść, proces i tylko jedno wyjście.

Pojęcie perceptronu odgrywa kluczową rolę w uczeniu maszynowym. Jest używany jako algorytm lub klasyfikator liniowy, aby ułatwić nadzorowane uczenie się klasyfikatorów binarnych. Uczenie się nadzorowane jest jednym z najczęściej badanych problemów w uczeniu się. Próbka uczenia nadzorowanego zawsze składa się z danych wejściowych i poprawnych/jasnych wyników. Celem tego problemu uczenia się jest użycie danych z poprawnymi etykietami do przewidywania przyszłych danych, do uczenia modelu. Niektóre z typowych problemów nadzorowanego uczenia się obejmują klasyfikację do przewidywania etykiet klas.

Klasyfikator liniowy, do którego klasyfikuje się perceptron, jest algorytmem klasyfikacji, który do przewidywania opiera się na funkcji predyktora liniowego. Jego prognozy są oparte na kombinacji zawierającej wagi i wektor cech. Klasyfikator liniowy sugeruje dwie kategorie klasyfikacji danych uczących. Oznacza to, że jeśli klasyfikacja jest dokonywana dla dwóch kategorii, to wszystkie dane treningowe będą należeć do tych dwóch kategorii.

Algorytm perceptronu w swojej najbardziej podstawowej postaci znajduje zastosowanie w binarnej klasyfikacji danych. Perceptron wywodzi swoją nazwę od podstawowej jednostki neuronu, która również nosi tę samą nazwę.

W niektórych scenariuszach i problemach z uczeniem maszynowym algorytm uczenia perceptronów można znaleźć, jeśli chcesz. Może pokazywać ograniczenia, o których istnieniu nigdy nie wiedziałeś. Ale to jest problem z większością, jeśli nie wszystkimi algorytmami uczącymi się. Są idealne na niektóre problemy, ale nie na inne. W pewnym momencie sieci perceptronowe okazały się również niewystarczająco zdolne do implementacji niektórych podstawowych funkcji. Jednak problem ten został rozwiązany, gdy tylko pojawiły się wielowarstwowe sieci perceptronów i ulepszone zasady uczenia się.

Perceptron stał się dziś ważnym algorytmem uczenia się w świecie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Jest uważany za niezawodne i szybkie rozwiązanie dla kategorii problemów, które ma możliwości rozwiązywania. Ponadto, jeśli zrozumiesz, jak działa perceptron, znacznie łatwiej będzie ci zrozumieć bardziej złożone sieci.

• Jakie są główne składniki perceptronu?

1. Dane wejściowe: Cechy są traktowane jako dane wejściowe w algorytmie perceptronu. Wejścia są oznaczone jako x1, x2, x3, x4, .xn – 'x' w tych wejściach wskazuje wartość cechy, a 'n' całkowitą liczbę wystąpień tych cech. Istnieje również specjalny typ wejścia, który nazywa się bias. Nastawienie zdefiniujemy nieco później.
2. Wagi: są to wartości, które są obliczane podczas uczenia modelu. Wagi otrzymują na początku wartość początkową. Z każdym wystąpieniem błędu uczącego aktualizowane są wartości wag. Wagi są reprezentowane jako w1, w2, w3, w4, ..wn.
3. Odchylenie: Jak wspomnieliśmy wcześniej, odchylenie jest specjalnym typem wejścia. Pozwala klasyfikatorowi przesunąć granicę decyzyjną z pierwotnej pozycji w prawo, w lewo, w górę lub w dół. Jeśli chodzi o algebrę, obciążenie pozwala klasyfikatorowi odwrócić swoją granicę decyzyjną. Celem nastawienia jest przesunięcie każdego punktu w określonym kierunku na określoną odległość. Bias pozwala na wyższą jakość i szybsze trenowanie modelu. Algorytmy perceptronów można podzielić na perceptrony jednowarstwowe i wielowarstwowe. Typ jednowarstwowy organizuje neurony w jednej warstwie, podczas gdy typ wielowarstwowy organizuje neurony w wielu warstwach. W scenariuszu wielowarstwowym każdy neuron z pierwszej warstwy pobiera dane wejściowe i daje odpowiedź grupie neuronów obecnych w drugiej warstwie. Proces ten trwa aż do osiągnięcia ostatniej warstwy.
4. Funkcja aktywacji/kroku: Funkcje aktywacji lub kroku służą do tworzenia nieliniowych sieci neuronowych. Funkcje te mogą zmienić wartość sieci neuronowych na 0 lub 1. Konwersja wartości ma na celu ułatwienie klasyfikacji zestawu danych. Możemy użyć funkcji step w zależności od wymaganej wartości. Funkcji sigmoidalnych i funkcji znakowych można używać odpowiednio dla wartości z zakresu od 0 do 1 oraz od 1 do -1. Funkcja znaku to hiperboliczna funkcja tangensa, która jest idealna dla wielowarstwowych sieci neuronowych. Rektyfikowana jednostka liniowa (ReLu) to kolejna funkcja krokowa, której można użyć dla wartości zbliżających się do zera – wartości większej lub mniejszej od zera. Jednak klasyfikacja liniowa wymaga, aby perceptron był liniowy.
5. Suma ważona: Mnożenie każdej cechy lub wartości wejściowej (xn) związanej z odpowiednimi wartościami wag (wn) daje nam sumę wartości, które nazywamy sumowaniem ważonym. Sumowanie ważone jest reprezentowane jako ∑wixi dla wszystkich i -> [1 do n].

• Kroki do wykonania algorytmu uczenia perceptronu

1. Podaj cechy modelu, które muszą być przeszkolone jako dane wejściowe w pierwszej warstwie.
2. Wszystkie wagi i wejścia zostaną pomnożone – pomnożony wynik każdej wagi i wejścia zostanie zsumowany
3. Wartość Bias zostanie dodana, aby przesunąć funkcję wyjściową
4. Ta wartość będzie prezentowana funkcji aktywacji (rodzaj funkcji aktywacji będzie zależał od potrzeby)
5. Wartość otrzymana po ostatnim kroku jest wartością wyjściową.

Jeśli istnieją inne algorytmy klasyfikacji, takie jak KNN, które możemy wykorzystać w tych problemach uczenia się, to dlaczego algorytm uczenia perceptronu?

Algorytm Perceptron najlepiej nadaje się do rozwiązywania problemów związanych ze złożonymi zestawami danych, takimi jak rozpoznawanie obrazów. Szkolenie algorytmu za pomocą KNN i innych ogólnych metod klasyfikacji w takich przypadkach jest trudnym zadaniem. Perceptrony wielowarstwowe są idealne w przypadku problemów ze złożonymi zestawami danych. Funkcja aktywacji jest krytycznym elementem algorytmu uczenia perceptronu. Możemy użyć różnych funkcji aktywacji, jeśli tempo uczenia się jest wolne.

Jeśli chcesz osiągnąć sukces w uczeniu maszynowym, musisz zebrać praktyczne doświadczenie z takimi projektami uczenia maszynowego. Tylko pracując z narzędziami ML i algorytmami ML możesz zrozumieć, jak w rzeczywistości działają infrastruktury ML. Teraz śmiało przetestuj całą wiedzę zebraną w podręcznikach i samouczkach, aby zbudować własne projekty uczenia maszynowego!

Jeśli masz pasję i chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji, możesz podjąć studia IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Machine Learning and Deep Learning , które oferuje ponad 400 godzin nauki, sesje praktyczne, pomoc w pracy i wiele więcej.