Algoritmo de Aprendizagem Perceptron: Como funciona?

O cérebro humano é um órgão complexo e intrigante. Suas capacidades vão muito além do que aparenta. Funções fisiológicas, psicológicas e emocionais complexas formam apenas a ponta do iceberg quando se trata do que o cérebro humano é capaz. É essa natureza fascinante que inspira a ciência.

Os seres humanos têm uma tendência extraordinária para replicar a natureza. Vimos pássaros voando e queríamos ter nossos próprios objetos voadores. Os aviões, que foram os primeiros objetos que podiam voar, foram um resultado direto dessa observação e da vontade de replicar o que vimos e achamos digno. A natureza está no centro de todas essas inovações.

A ciência superou todas as limitações e tentou replicar o cérebro humano. Muitas pesquisas foram feitas para entender como o cérebro humano funciona e com que facilidade ele retém, interpreta e gerencia tanta informação. O conceito de redes neurais artificiais inspira-se e é uma representação pequena, mas precisa, das redes neurais biológicas do nosso cérebro.

Agora temos máquinas que replicam o funcionamento de um cérebro – pelo menos algumas funções. A inteligência artificial nos deu máquinas que podem classificar objetos, se comunicar conosco, prever o futuro e jogar melhor do que nós.

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• Índice

  O que é uma rede neural?

Uma rede neural é formada quando uma coleção de nós ou neurônios são interligados por meio de conexões sinápticas. Existem três camadas em cada rede neural artificial – camada de entrada, camada oculta e camada de saída. A camada de entrada que é formada a partir de uma coleção de vários nós ou neurônios recebe entradas. Cada neurônio na rede tem uma função e cada conexão tem um valor de peso associado a ela. As entradas então se movem da camada de entrada para a camada feita de um conjunto separado de neurônios – a camada oculta. A camada de saída fornece as saídas finais.

• O que é o algoritmo de aprendizagem?

É um método adaptativo que auto-organiza uma rede de unidades de computação para implementar o comportamento necessário. Alguns desses algoritmos fazem isso trazendo à frente da rede alguns exemplos do mapeamento de entrada-saída necessário. Uma iteração da etapa de correção é executada continuamente até que a rede produza a resposta necessária. Um algoritmo de aprendizado também pode ser referido como um circuito fechado que apresenta correções e exemplos trazidos para a rede.

• O que é o algoritmo de aprendizado perceptron?

Um perceptron, protótipo computacional de um neurônio, é categorizado como a forma mais simples de uma rede neural. Frank Rosenblatt inventou o perceptron no Laboratório Aeronáutico Cornell em 1957. Um perceptron tem uma ou mais entradas, um processo e apenas uma saída.

O conceito de perceptron tem um papel crítico no aprendizado de máquina. É usado como um algoritmo ou classificador linear para facilitar o aprendizado supervisionado de classificadores binários. A aprendizagem supervisionada está entre os problemas de aprendizagem mais pesquisados. Uma amostra de aprendizado supervisionado sempre consiste em uma entrada e uma saída correta/explícita. O objetivo deste problema de aprendizado é usar dados com rótulos corretos para fazer previsões sobre dados futuros, para treinar um modelo. Alguns dos problemas comuns do aprendizado supervisionado incluem classificação para prever rótulos de classe.

Um classificador linear que o perceptron é categorizado como é um algoritmo de classificação, que se baseia em uma função de previsão linear para fazer previsões. Suas previsões são baseadas em uma combinação que inclui pesos e vetor de recursos. O classificador linear sugere duas categorias para a classificação dos dados de treinamento. Isso significa que, se a classificação for feita para duas categorias, todos os dados de treinamento se enquadrarão nessas duas categorias.

O algoritmo perceptron, em sua forma mais básica, encontra seu uso na classificação binária de dados. Perceptron leva o nome da unidade básica de um neurônio, que também atende pelo mesmo nome.

Em alguns cenários e problemas de aprendizado de máquina, o algoritmo de aprendizado do perceptron pode ser encontrado, se desejar. Pode mostrar limitações que você nem sabia que existiam. Mas então, este é o problema com a maioria, se não todos, algoritmos de aprendizado. Eles são ideais para alguns problemas, não para outros. Em um ponto, as redes perceptron também não foram capazes de implementar algumas funções básicas. No entanto, esse problema foi resolvido assim que as redes perceptron multicamadas e as regras de aprendizado aprimoradas entraram em cena.

O Perceptron hoje se tornou um importante algoritmo de aprendizado no mundo da inteligência artificial e aprendizado de máquina. É considerado uma solução confiável e rápida para a categoria de problemas que tem capacidade de resolver. Além disso, se você desenvolver uma compreensão de como o perceptron funciona, achará o trabalho de entender redes mais complexas muito mais fácil.

• Quais são os principais componentes de um perceptron?

1. Entrada: As características são tomadas como entradas no algoritmo perceptron. As entradas são indicadas como x1, x2, x3, x4, .xn – 'x' nessas entradas indica o valor do recurso e 'n' o total de ocorrências desses recursos. Há também um tipo de entrada especial, que é chamado de polarização. Vamos definir o viés um pouco mais tarde.
2. Pesos: São valores que são calculados durante o treinamento do modelo. Os pesos recebem um valor inicial no início. A cada ocorrência de erro de treinamento, os valores dos pesos são atualizados. Os pesos são representados como w1, w2, w3, w4, ..wn.
3. Viés: Como mencionamos anteriormente, o viés é um tipo de entrada especial. Ele permite que o classificador mova o limite de decisão de sua posição original para a direita, esquerda, para cima ou para baixo. Em termos de álgebra, o viés permite que o classificador gire seu limite de decisão. O objetivo do viés é deslocar cada ponto em uma direção específica para uma distância especificada. O viés permite um treinamento de modelo mais rápido e de maior qualidade. Os algoritmos Perceptron podem ser categorizados em perceptrons de camada única e multicamadas. O tipo de camada única organiza os neurônios em uma única camada, enquanto o tipo multicamada organiza os neurônios em várias camadas. No cenário multicamadas, cada neurônio da primeira camada recebe entradas e dá uma resposta ao grupo de neurônios presentes na segunda camada. Este processo continua até que a última camada seja alcançada.
4. Função de ativação/etapa: As funções de ativação ou etapa são usadas para criar redes neurais não lineares. Essas funções podem alterar o valor das redes neurais para 0 ou 1. A conversão do valor é feita para facilitar a classificação de um conjunto de dados. Podemos usar a função step dependendo do valor necessário. A função sigmóide e as funções de sinal podem ser usadas para valores entre 0 e 1 e 1 e -1, respectivamente. A função sinal é uma função tangente hiperbólica que é ideal para redes neurais multicamadas. A unidade linear retificada (ReLu) é outra função degrau que pode ser usada para valores próximos de zero – valor maior ou menor que zero. No entanto, a classificação linear requer que o perceptron seja linear.
5. Soma ponderada: A multiplicação de cada recurso ou valor de entrada (xn) associado aos valores de peso correspondentes (wn) nos dá uma soma de valores que são chamados de soma ponderada. A soma ponderada é representada como ∑wixi para todo i -> [1 a n].

• Etapas para executar um algoritmo de aprendizado perceptron

1. Alimente os recursos do modelo que devem ser treinados como entrada na primeira camada.
2. Todos os pesos e entradas serão multiplicados - o resultado multiplicado de cada peso e entrada será somado
3. O valor de Bias será adicionado para deslocar a função de saída
4. Este valor será apresentado à função de ativação (o tipo de função de ativação dependerá da necessidade)
5. O valor recebido após a última etapa é o valor de saída.

Se existem outros algoritmos de classificação, como o KNN, que podemos usar nesses problemas de aprendizado, por que algoritmo de aprendizado perceptron?

O algoritmo Perceptron é mais adequado para problemas que lidam com conjuntos de dados complexos, como no reconhecimento de imagens. É um trabalho difícil treinar o algoritmo com KNN e outros métodos de classificação geral nesses casos. Perceptrons multicamadas são ideais para problemas com conjuntos de dados complexos. A função de ativação é um componente crítico no algoritmo de aprendizado do perceptron. Podemos usar diferentes funções de ativação se a taxa de aprendizado for lenta.

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