Алгоритм обучения персептрона: как это работает?

Человеческий мозг — сложный и загадочный орган. Его возможности выходят далеко за рамки того, что кажется на первый взгляд. Сложные физиологические, психологические и эмоциональные функции представляют собой лишь верхушку айсберга, когда речь заходит о том, на что способен человеческий мозг. Именно эта очень увлекательная природа вдохновляет науку.

Люди имеют необычайную склонность копировать природу. Мы видели, как летают птицы, и нам захотелось иметь собственные летающие объекты. Самолеты, которые были первыми такими объектами, которые могли летать, были прямым результатом этого наблюдения и готовности воспроизвести то, что мы видели и считали достойным. Природа находится в центре каждой такой инновации.

Наука преодолела все ограничения и попыталась воспроизвести человеческий мозг. Было проведено много исследований, чтобы понять, как функционирует человеческий мозг и насколько легко он удерживает, интерпретирует и управляет таким большим количеством информации. Концепция искусственных нейронных сетей черпает вдохновение и оказывается небольшим, но точным представлением биологических нейронных сетей нашего мозга.

Теперь у нас есть машины, которые копируют работу мозга — по крайней мере, в некоторых функциях. Искусственный интеллект дал нам машины, которые могут классифицировать объекты, общаться с нами, предвидеть будущее и играть в игры лучше нас.

Получите онлайн-курс по машинному обучению от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

• Оглавление

  Что такое нейронная сеть?

Нейронная сеть формируется, когда набор узлов или нейронов взаимосвязан через синаптические связи. В каждой искусственной нейронной сети есть три слоя: входной слой, скрытый слой и выходной слой. Входной слой, сформированный из набора нескольких узлов или нейронов, получает входные данные. У каждого нейрона в сети есть функция, и у каждого соединения есть связанное с ним значение веса. Затем входные данные перемещаются из входного слоя в слой, состоящий из отдельного набора нейронов — скрытый слой. Выходной слой дает окончательные результаты.

• Каков алгоритм обучения?

Это адаптивный метод, который самостоятельно организует сеть вычислительных блоков для реализации требуемого поведения. Некоторые из этих алгоритмов делают это, предоставляя сети несколько примеров требуемого отображения ввода-вывода. Итерация шага коррекции выполняется непрерывно, пока сеть не выдаст требуемый ответ. Алгоритм обучения также можно назвать замкнутым циклом, в котором есть исправления и примеры, переносимые в сеть.

• Каков алгоритм обучения персептрона?

Персептрон, вычислительный прототип нейрона, классифицируется как простейшая форма нейронной сети. Фрэнк Розенблатт изобрел перцептрон в Корнельской авиационной лаборатории в 1957 году. Персептрон имеет один или несколько входов, процесс и только один выход.

Концепция персептрона играет решающую роль в машинном обучении. Он используется в качестве алгоритма или линейного классификатора для облегчения контролируемого обучения бинарных классификаторов. Обучение с учителем является одной из наиболее изученных проблем обучения. Образец контролируемого обучения всегда состоит из входных данных и правильных/явных выходных данных. Цель этой задачи обучения — использовать данные с правильными метками для прогнозирования будущих данных, для обучения модели. Некоторые из общих проблем обучения с учителем включают классификацию для прогнозирования меток классов.

Линейный классификатор, к которому относится персептрон, представляет собой алгоритм классификации, который опирается на функцию линейного предиктора для предсказания. Его прогнозы основаны на комбинации, которая включает веса и вектор признаков. Линейный классификатор предлагает две категории для классификации обучающих данных. Это означает, что если классификация выполняется для двух категорий, то все обучающие данные будут подпадать под эти две категории.

Алгоритм персептрона в своей самой основной форме находит применение в двоичной классификации данных. Персептрон получил свое название от основной единицы нейрона, которая также носит такое же название.

В некоторых сценариях и задачах машинного обучения алгоритм обучения персептрона можно узнать, если хотите. Это может показать ограничения, о существовании которых вы даже не подозревали. Но это проблема большинства, если не всех, алгоритмов обучения. Они идеально подходят для одних проблем, но не для других. В какой-то момент было также обнаружено, что сети персептронов недостаточно способны выполнять некоторые основные функции. Однако эта проблема была решена, как только появились многослойные персептронные сети и улучшенные правила обучения.

Персептрон сегодня стал важным алгоритмом обучения в мире искусственного интеллекта и машинного обучения. Он считается надежным и быстрым решением для той категории проблем, которые он может решить. Кроме того, если вы разовьете понимание того, как работает персептрон, вам будет намного легче разбираться в более сложных сетях.

• Каковы основные компоненты персептрона?

1. Ввод: функции принимаются в качестве входных данных в алгоритме персептрона. Входные данные обозначаются как x1, x2, x3, x4, .xn — «x» в этих входных данных указывает на значение функции, а «n» — на общее количество вхождений этих функций. Существует также специальный тип ввода, который называется смещением. Смещение мы определим чуть позже.
2. Веса: это значения, которые рассчитываются во время обучения модели. В начале весам присваивается начальное значение. При каждом возникновении ошибки обучения значения весов обновляются. Веса представлены как w1, w2, w3, w4, ..wn.
3. Предвзятость. Как мы упоминали ранее, предвзятость — это особый тип ввода. Это позволяет классификатору перемещать границу решения из исходного положения вправо, влево, вверх или вниз. С точки зрения алгебры, смещение позволяет классификатору перевернуть свою границу решения. Цель смещения состоит в том, чтобы сместить каждую точку в определенном направлении на заданное расстояние. Bias обеспечивает более качественное и быстрое обучение модели. Алгоритмы персептрона можно разделить на однослойные и многослойные персептроны. Однослойный тип организует нейроны в один слой, в то время как многослойный тип размещает нейроны в несколько слоев. В многослойном сценарии каждый нейрон первого слоя принимает входные данные и дает ответ группе нейронов, присутствующих во втором слое. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнут последний слой.
4. Функция активации/шага: функции активации или шага используются для создания нелинейных нейронных сетей. Эти функции могут изменить значение нейронных сетей на 0 или 1. Преобразование значения выполняется для упрощения классификации набора данных. Мы можем использовать ступенчатую функцию в зависимости от требуемого значения. Сигмовидная функция и знаковые функции могут использоваться для значений от 0 до 1 и от 1 до -1 соответственно. Функция знака — это функция гиперболического тангенса, которая идеально подходит для многослойных нейронных сетей. Выпрямленная линейная единица (ReLu) — это еще одна ступенчатая функция, которую можно использовать для значений, приближающихся к нулю — значение более меньше или больше нуля. Однако линейная классификация требует, чтобы персептрон был линейным.
5. Взвешенное суммирование: умножение каждого признака или входного значения (xn), связанного с соответствующими весовыми значениями (wn), дает нам сумму значений, которая называется взвешенным суммированием. Взвешенное суммирование представляется как ∑wixi для всех i -> [от 1 до n].

• Шаги для выполнения алгоритма обучения персептрона

1. Подайте функции модели, которые необходимо обучить, в качестве входных данных на первом уровне.
2. Все веса и входные данные будут умножены — результат умножения каждого веса и входных данных будет суммирован.
3. Значение смещения будет добавлено для смещения выходной функции.
4. Это значение будет представлено функции активации (тип функции активации будет зависеть от необходимости)
5. Значение, полученное после последнего шага, является выходным значением.

Если есть другие алгоритмы классификации, такие как KNN, которые мы можем использовать в этих задачах обучения, то почему алгоритм обучения персептрона?

Алгоритм перцептрона лучше всего подходит для задач, связанных со сложными наборами данных, например, при распознавании изображений. В этих случаях сложно обучить алгоритм с помощью KNN и других общих методов классификации. Многослойные персептроны идеально подходят для задач со сложными наборами данных. Функция активации является критическим компонентом алгоритма обучения персептрона. Мы можем использовать различные функции активации, если скорость обучения низкая.

Если вы хотите преуспеть в машинном обучении, вы должны получить практический опыт работы с такими проектами машинного обучения. Только работая с инструментами машинного обучения и алгоритмами машинного обучения, вы сможете понять, как в реальности работают инфраструктуры машинного обучения. А теперь приступайте к проверке всех знаний, которые вы получили с помощью учебников и учебных пособий, для создания собственных проектов машинного обучения!

Если у вас есть страсть и вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, вы можете получить диплом IIIT-B & upGrad PG в области машинного обучения и глубокого обучения , который предлагает более 400 часов обучения, практические занятия, помощь в работе и многое другое.