感知器学习算法：它是如何工作的？

人脑是一个复杂而有趣的器官。 它的功能远远超出了人们的想象。 就人类大脑的能力而言，复杂的生理、心理和情感功能只是冰山一角。 正是这种非常迷人的性质激发了科学的灵感。

人类具有复制自然的非凡倾向。 我们看到鸟儿飞翔，我们想要拥有自己的飞行物体。 飞机是第一个可以飞行的物体，是这种观察的直接结果，也是我们愿意复制我们看到和发现有价值的东西的直接结果。 自然是每一项创新的中心。

科学突破了所有限制，并试图复制人脑。 许多研究已经进入了解人类大脑的功能以及它如何容易地掌握、解释和管理如此多的信息。 人工神经网络的概念从我们大脑的生物神经网络中汲取灵感，并被发现是一种小而准确的表示。

我们现在有机器可以复制大脑的工作——至少是一些功能。 人工智能给了我们机器，它们可以对物体进行分类、与我们交流、预见未来并比我们玩得更好。

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• 目录

  什么是神经网络？

当一组节点或神经元通过突触连接相互连接时，就形成了神经网络。 每个人工神经网络都有三层——输入层、隐藏层和输出层。 由几个节点或神经元的集合形成的输入层接收输入。 网络中的每个神经元都有一个功能，每个连接都有一个与之相关的权重值。 然后输入从输入层移动到由一组单独的神经元组成的层——隐藏层。 输出层给出最终输出。

• 什么是学习算法？

它是一种自适应方法，可自行安排计算单元网络以实现所需的行为。 其中一些算法通过在网络前面引入一些所需输入-输出映射的示例来做到这一点。 不断执行校正步骤的迭代，直到网络产生所需的响应。 学习算法也可以称为闭环，其特征是向网络提出修正和示例。

• 什么是感知器学习算法？

感知器是神经元的计算原型，被归类为最简单的神经网络形式。 Frank Rosenblatt 于 1957 年在康奈尔航空实验室发明了感知器。感知器有一个或多个输入、一个过程和一个输出。

感知器的概念在机器学习中起着至关重要的作用。 它被用作算法或线性分类器，以促进二元分类器的监督学习。 监督学习是研究最多的学习问题之一。 监督学习样本总是由输入和正确/显式输出组成。 这个学习问题的目标是使用具有正确标签的数据来预测未来数据，以训练模型。 监督学习的一些常见问题包括预测类标签的分类。

感知器归类为的线性分类器是一种分类算法，它依赖于线性预测函数进行预测。 它的预测基于包括权重和特征向量的组合。 线性分类器建议两个类别用于训练数据的分类。 这意味着，如果对两个类别进行分类，那么整个训练数据将属于这两个类别。

感知器算法以其最基本的形式用于数据的二进制分类。 感知器的名字来源于一个神经元的基本单元，它也有同样的名字。

在某些场景和机器学习问题中，如果您愿意，可以找出感知器学习算法。 它可以显示您从未知道存在的限制。 但是，这是大多数（如果不是全部）学习算法的问题。 它们是某些问题的理想选择，但对于其他问题则不然。 在某一时刻，感知器网络也被发现不足以实现一些基本功能。 然而，一旦多层感知器网络和改进的学习规则出现，这个问题就得到了解决。

如今，感知器已成为人工智能和机器学习领域的重要学习算法。 对于具有解决能力的问题类别，它被认为是一种可靠且快速的解决方案。 此外，如果您了解感知器的工作原理，您会发现理解更复杂的网络要容易得多。

• 感知器的主要组件是什么？

1. 输入：特征作为感知器算法的输入。 输入表示为 x1、x2、x3、x4、.xn - 这些输入中的“x”表示特征值，“n”表示这些特征的总出现次数。 还有一种特殊的输入类型，称为偏差。 我们稍后会定义偏差。
2. 权重：这些是在模型训练期间计算的值。 权重在开始时被赋予一个初始值。 每次出现训练错误时，都会更新权重值。 权重表示为 w1、w2、w3、w4、..wn。
3. 偏差：正如我们之前提到的，偏差是一种特殊的输入类型。 它允许分类器将决策边界从其原始位置向右、向左、向上或向下移动。 在代数方面，偏差允许分类器改变其决策边界。 偏差的目的是将每个点在特定方向上移动指定距离。 偏差允许更高质量和更快的模型训练。 感知器算法可以分为单层感知器和多层感知器。 单层型将神经元组织在单层中，而多层型将神经元安排在多个层中。 在多层场景中，第一层的每个神经元接受输入并对第二层中存在的神经元组做出响应。 这个过程一直持续到到达最后一层。
4. 激活/阶跃函数：激活或阶跃函数用于创建非线性神经网络。 这些函数可以将神经网络的值更改为 0 或 1。进行值的转换是为了使数据集易于分类。 我们可以根据所需的值使用阶跃函数。 Sigmoid 函数和符号函数可分别用于 0 和 1 以及 1 和 -1 之间的值。 符号函数是一个双曲正切函数，非常适合多层神经网络。 整流线性单元 (ReLu) 是另一个阶跃函数，可用于接近零的值 - 值大于或小于零。 然而，线性分类要求感知器是线性的。
5. 加权求和：将每个特征或输入值 (xn) 与相应的权重值 (wn) 相乘，得到一个称为加权求和的值的总和。 加权求和表示为所有 i -> [1 到 n] 的 ∑wixi。

• 执行感知器学习算法的步骤

1. 在第一层输入需要训练的模型特征作为输入。
2. 所有权重和输入将相乘——每个权重和输入的相乘结果将相加
3. 偏置值将被添加以改变输出函数
4. 该值将呈现给激活函数（激活函数的类型将取决于需要）
5. 最后一步之后收到的值是输出值。

如果还有其他分类算法，例如我们可以在这些学习问题中使用的 KNN，那么为什么要使用感知器学习算法呢？

感知器算法最适合处理复杂数据集的问题，例如图像识别。 在这些情况下，使用 KNN 和其他通用分类方法训练算法是一项艰巨的工作。 多层感知器是处理复杂数据集问题的理想选择。 激活函数是感知器学习算法中的关键组成部分。 如果学习速度慢，我们可以使用不同的激活函数。

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