Algoritmul de învățare Perceptron: Cum funcționează?

Creierul uman este un organ complex și intrigant. Capacitățile sale depășesc cu mult ceea ce se vede. Funcțiile fiziologice, psihologice și emoționale complexe formează doar vârful aisbergului când vine vorba de ceea ce este capabil creierul uman. Această natură foarte fascinantă este cea care inspiră știința.

Ființele umane au o tendință extraordinară de a reproduce natura. Am văzut păsări zburând și am vrut să avem obiecte zburătoare ale noastre. Avioanele, care au fost primele astfel de obiecte care puteau zbura, au fost un rezultat direct al acelei observații și al dorinței de a reproduce ceea ce am văzut și am găsit demn. Natura este în centrul fiecărei astfel de inovații.

Știința a trecut prin toate limitările și a încercat să reproducă creierul uman. S-au făcut multe cercetări pentru a înțelege cum funcționează creierul uman și cât de ușor reține, interpretează și gestionează atât de multe informații. Conceptul de rețele neuronale artificiale se inspiră din și se găsește a fi o reprezentare mică, dar exactă a rețelelor neuronale biologice ale creierului nostru.

Acum avem mașini care reproduc funcționarea creierului – cel puțin a câtorva funcții. Inteligența artificială ne-a oferit mașini care ar putea clasifica obiectele, să comunice cu noi, să prevadă viitorul și să joace jocuri mai bine decât noi.

Obțineți un curs online de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

• Cuprins

  Ce este o rețea neuronală?

O rețea neuronală se formează atunci când o colecție de noduri sau neuroni sunt interconectate prin conexiuni sinaptice. Există trei straturi în fiecare rețea neuronală artificială - stratul de intrare, stratul ascuns și stratul de ieșire. Stratul de intrare care este format dintr-o colecție de mai multe noduri sau neuroni primește intrări. Fiecare neuron din rețea are o funcție și fiecare conexiune are asociată o valoare a greutății. Intrările se mută apoi de la stratul de intrare la stratul format dintr-un set separat de neuroni – stratul ascuns. Stratul de ieșire oferă ieșirile finale.

• Ce este algoritmul de învățare?

Este o metodă adaptivă care auto-aranjează o rețea de unități de calcul pentru a implementa comportamentul necesar. Unii dintre acești algoritmi fac acest lucru aducând în fața rețelei câteva exemple de mapare de intrare-ieșire necesară. O iterație a etapei de corecție este executată continuu până când rețeaua produce răspunsul necesar. Un algoritm de învățare poate fi denumit și o buclă închisă care conține corecții și exemple aduse în rețea.

• Ce este algoritmul de învățare perceptron?

Un perceptron, prototipul computațional al unui neuron, este clasificat drept cea mai simplă formă a unei rețele neuronale. Frank Rosenblatt a inventat perceptronul la Cornell Aeronautical Laboratory în 1957. Un perceptron are una sau mai multe intrări, un proces și o singură ieșire.

Conceptul de perceptron are un rol critic în învățarea automată. Este folosit ca algoritm sau clasificator liniar pentru a facilita învățarea supravegheată a clasificatorilor binari. Învățarea supravegheată este printre cele mai cercetate probleme de învățare. Un eșantion de învățare supravegheată constă întotdeauna dintr-o intrare și o ieșire corectă/explicită. Obiectivul acestei probleme de învățare este utilizarea datelor cu etichete corecte pentru a face predicții asupra datelor viitoare, pentru antrenamentul unui model. Unele dintre problemele comune ale învățării supravegheate includ clasificarea pentru a prezice etichetele clasei.

Un clasificator liniar în care perceptronul este clasificat este un algoritm de clasificare, care se bazează pe o funcție de predictor liniar pentru a face predicții. Predicțiile sale se bazează pe o combinație care include greutăți și vector de caracteristici. Clasificatorul liniar sugerează două categorii pentru clasificarea datelor de antrenament. Aceasta înseamnă că, dacă clasificarea se face pentru două categorii, atunci toate datele de antrenament se vor încadra în aceste două categorii.

Algoritmul perceptron, în forma sa cea mai de bază, își găsește utilizarea în clasificarea binară a datelor. Perceptronul își ia numele de la unitatea de bază a unui neuron, care poartă, de asemenea, același nume.

În unele scenarii și probleme de învățare automată, algoritmul de învățare perceptron poate fi găsit, dacă doriți. Ar putea arăta limitări despre care nu știai că există. Dar apoi, aceasta este problema cu majoritatea, dacă nu toți algoritmii de învățare. Sunt ideale pentru unele probleme, nu la fel pentru altele. La un moment dat, rețelele de perceptron s-au dovedit a nu fi suficient de capabile să implementeze unele funcții de bază. Cu toate acestea, această problemă a fost rezolvată de îndată ce rețelele de perceptron multi-strat și regulile de învățare îmbunătățite au apărut în imagine.

Perceptron a devenit astăzi un algoritm de învățare important în lumea inteligenței artificiale și a învățării automate. Este considerată o soluție fiabilă și rapidă pentru categoria de probleme pe care are capacitatea de a le rezolva. De asemenea, dacă dezvoltați o înțelegere a modului în care funcționează perceptronul, veți găsi mult mai ușor slujba de a înțelege rețelele mai complexe.

• Care sunt componentele primare ale unui perceptron?

1. Intrare: Caracteristicile sunt luate ca intrări în algoritmul perceptron. Intrările sunt notate ca x1, x2, x3, x4, .xn – „x” în aceste intrări indică valoarea caracteristicii și „n” aparițiile totale ale acestor caracteristici. Există, de asemenea, un tip de intrare special, care se numește părtinire. Vom defini părtinirea puțin mai târziu.
2. Greutăți: Acestea sunt valori care sunt calculate în timpul antrenamentului modelului. Greutăților li se dă o valoare inițială la început. Cu fiecare apariție a unei erori de antrenament, valorile greutăților sunt actualizate. Greutățile sunt reprezentate ca w1, w2, w3, w4, ..wn.
3. Prejudecăți: așa cum am menționat mai devreme, părtinirea este un tip de intrare special. Acesta permite clasificatorului să mute limita de decizie din poziția inițială la dreapta, stânga, sus sau jos. În ceea ce privește algebrei, părtinirea permite clasificatorului să-și întoarcă limita de decizie. Obiectivul părtinirii este de a muta fiecare punct într-o anumită direcție pentru o anumită distanță. Bias-ul permite o calitate superioară și o pregătire mai rapidă a modelului. Algoritmii de perceptron pot fi clasificați în perceptroni cu un singur strat și multistrat. Tipul cu un singur strat organizează neuronii într-un singur strat, în timp ce tipul cu mai multe straturi aranjează neuronii în mai multe straturi. În scenariul cu mai multe straturi, fiecare neuron din primul strat primește intrări și oferă un răspuns grupului de neuroni prezenți în al doilea strat. Acest proces continuă până când se ajunge la ultimul strat.
4. Funcția de activare/pas: funcțiile de activare sau pas sunt utilizate pentru a crea rețele neuronale neliniare. Aceste funcții pot schimba valoarea rețelelor neuronale la 0 sau 1. Conversia valorii se face pentru a face un set de date ușor de clasificat. Putem folosi funcția pas în funcție de valoarea cerută. Funcția sigmoidă și funcțiile semn pot fi utilizate pentru valori între 0 și 1 și, respectiv, 1 și -1. Funcția semn este o funcție tangentă hiperbolică care este ideală pentru rețelele neuronale cu mai multe straturi. Unitatea liniară rectificată (ReLu) este o altă funcție pas care poate fi utilizată pentru valori care se apropie de zero - valoare mai mică sau mai mare decât zero. Cu toate acestea, clasificarea liniară necesită ca perceptronul să fie liniar.
5. Însumarea ponderată: înmulțirea fiecărei caracteristici sau valori de intrare (xn) asociate cu valorile ponderale corespunzătoare (wn) ne oferă o sumă de valori care se numesc însumare ponderată. Însumarea ponderată este reprezentată ca ∑wixi pentru tot i -> [1 la n].

• Pași pentru a efectua un algoritm de învățare perceptron

1. Alimentați caracteristicile modelului care trebuie antrenat ca intrare în primul strat.
2. Toate greutățile și intrările vor fi înmulțite – rezultatul înmulțit al fiecărei greutăți și intrări va fi adunat
3. Valoarea Bias va fi adăugată pentru a schimba funcția de ieșire
4. Această valoare va fi prezentată funcției de activare (tipul funcției de activare va depinde de nevoie)
5. Valoarea primită după ultimul pas este valoarea de ieșire.

Dacă există și alți algoritmi de clasificare, cum ar fi KNN, pe care îi putem folosi în aceste probleme de învățare, atunci de ce algoritmul de învățare perceptron?

Algoritmul Perceptron este cel mai potrivit pentru problemele care au de-a face cu seturi de date complexe, cum ar fi recunoașterea imaginilor. Este o muncă grea de pregătire a algoritmului cu KNN și alte metode generale de clasificare în aceste cazuri. Perceptronii multistrat sunt ideali pentru problemele cu seturi de date complexe. Funcția de activare este o componentă critică în algoritmul de învățare perceptron. Putem folosi diferite funcții de activare dacă rata de învățare este lentă.

Dacă doriți să excelați în învățarea automată, trebuie să acumulați experiență practică cu astfel de proiecte de învățare automată. Numai lucrând cu instrumente ML și algoritmi ML puteți înțelege cum funcționează infrastructurile ML în realitate. Acum, mergeți mai departe și testați toate cunoștințele pe care le-ați adunat prin manuale și tutoriale pentru a vă construi propriile proiecte de învățare automată!

Dacă aveți pasiune și doriți să aflați mai multe despre inteligența artificială, puteți urma Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și Învățare profundă, care oferă peste 400 de ore de învățare, sesiuni practice, asistență la locul de muncă și multe altele.