感知器學習算法：它是如何工作的？

人腦是一個複雜而有趣的器官。 它的功能遠遠超出了人們的想像。 就人類大腦的能力而言，複雜的生理、心理和情感功能只是冰山一角。 正是這種非常迷人的性質激發了科學的靈感。

人類具有復制自然的非凡傾向。 我們看到鳥兒飛翔，我們想要擁有自己的飛行物體。 飛機是第一個可以飛行的物體，它是這種觀察的直接結果，也是我們願意複製我們看到和發現有價值的東西的直接結果。 自然是每一項創新的中心。

科學突破了所有限制，並試圖複製人腦。 許多研究已經進入了解人類大腦的功能以及它如何容易地掌握、解釋和管理如此多的信息。 人工神經網絡的概念從我們大腦的生物神經網絡中汲取靈感，並被發現是一種小而準確的表示。

我們現在有機器可以復制大腦的工作——至少是一些功能。 人工智能給了我們機器，它們可以對物體進行分類、與我們交流、預見未來並比我們玩得更好。

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• 目錄

  什麼是神經網絡？

當一組節點或神經元通過突觸連接相互連接時，就形成了神經網絡。 每個人工神經網絡都有三層——輸入層、隱藏層和輸出層。 由幾個節點或神經元的集合形成的輸入層接收輸入。 網絡中的每個神經元都有一個功能，每個連接都有一個與之相關的權重值。 然後輸入從輸入層移動到由一組單獨的神經元組成的層——隱藏層。 輸出層給出最終輸出。

• 什麼是學習算法？

它是一種自適應方法，可自行安排計算單元網絡以實現所需的行為。 其中一些算法通過在網絡前面引入一些所需輸入-輸出映射的示例來做到這一點。 不斷執行校正步驟的迭代，直到網絡產生所需的響應。 學習算法也可以稱為閉環，其特徵是向網絡提出修正和示例。

• 什麼是感知器學習算法？

感知器是神經元的計算原型，被歸類為最簡單的神經網絡形式。 Frank Rosenblatt 於 1957 年在康奈爾航空實驗室發明了感知器。感知器具有一個或多個輸入、一個過程和一個輸出。

感知器的概念在機器學習中起著至關重要的作用。 它被用作算法或線性分類器，以促進二元分類器的監督學習。 監督學習是研究最多的學習問題之一。 監督學習樣本總是由輸入和正確/顯式輸出組成。 這個學習問題的目標是使用具有正確標籤的數據來預測未來數據，以訓練模型。 監督學習的一些常見問題包括預測類標籤的分類。

感知器歸類的線性分類器是一種分類算法，它依賴於線性預測函數進行預測。 它的預測基於包括權重和特徵向量的組合。 線性分類器建議兩個類別用於訓練數據的分類。 這意味著，如果對兩個類別進行分類，那麼整個訓練數據將屬於這兩個類別。

感知器算法以其最基本的形式用於數據的二進制分類。 感知器的名字來源於一個神經元的基本單元，它也有同樣的名字。

在某些場景和機器學習問題中，如果您願意，可以找出感知器學習算法。 它可以顯示您從未知道存在的限制。 但是，這是大多數（如果不是全部）學習算法的問題。 它們是某些問題的理想選擇，但對於其他問題則不然。 在某一時刻，感知器網絡也被發現不足以實現一些基本功能。 然而，一旦多層感知器網絡和改進的學習規則出現，這個問題就得到了解決。

如今，感知器已成為人工智能和機器學習領域的重要學習算法。 對於具有解決能力的問題類別，它被認為是一種可靠且快速的解決方案。 此外，如果您了解感知器的工作原理，您會發現理解更複雜的網絡要容易得多。

• 感知器的主要組件是什麼？

1. 輸入：特徵作為感知器算法的輸入。 輸入表示為 x1、x2、x3、x4、.xn - 這些輸入中的“x”表示特徵值，“n”表示這些特徵的總出現次數。 還有一種特殊的輸入類型，稱為偏差。 我們稍後會定義偏差。
2. 權重：這些是在模型訓練期間計算的值。 權重在開始時被賦予一個初始值。 每次出現訓練錯誤時，都會更新權重值。 權重表示為 w1、w2、w3、w4、..wn。
3. 偏差：正如我們之前提到的，偏差是一種特殊的輸入類型。 它允許分類器將決策邊界從其原始位置向右、向左、向上或向下移動。 在代數方面，偏差允許分類器改變其決策邊界。 偏差的目的是將每個點在特定方向上移動指定距離。 偏差允許更高質量和更快的模型訓練。 感知器算法可以分為單層感知器和多層感知器。 單層型將神經元組織在單層中，而多層型將神經元安排在多個層中。 在多層場景中，第一層的每個神經元接受輸入並對第二層中存在的神經元組做出響應。 這個過程一直持續到到達最後一層。
4. 激活/階躍函數：激活或階躍函數用於創建非線性神經網絡。 這些函數可以將神經網絡的值更改為 0 或 1。進行值的轉換是為了使數據集易於分類。 我們可以根據所需的值使用階躍函數。 Sigmoid 函數和符號函數可分別用於 0 和 1 以及 1 和 -1 之間的值。 符號函數是一個雙曲正切函數，非常適合多層神經網絡。 整流線性單元 (ReLu) 是另一個階躍函數，可用於接近零的值 - 值大於或小於零。 然而，線性分類要求感知器是線性的。
5. 加權求和：將每個特徵或輸入值 (xn) 與相應的權重值 (wn) 相乘，得到一個稱為加權求和的值的總和。 加權求和表示為所有 i -> [1 到 n] 的 ∑wixi。

• 執行感知器學習算法的步驟

1. 在第一層輸入需要訓練的模型特徵作為輸入。
2. 所有權重和輸入將相乘——每個權重和輸入的相乘結果將相加
3. 偏置值將被添加以改變輸出函數
4. 該值將呈現給激活函數（激活函數的類型將取決於需要）
5. 最後一步之後收到的值是輸出值。

如果還有其他分類算法，例如我們可以在這些學習問題中使用的 KNN，那麼為什麼要使用感知器學習算法呢？

感知器算法最適合處理複雜數據集的問題，例如圖像識別。 在這些情況下，使用 KNN 和其他通用分類方法訓練算法是一項艱鉅的工作。 多層感知器是處理複雜數據集問題的理想選擇。 激活函數是感知器學習算法中的關鍵組成部分。 如果學習速度慢，我們可以使用不同的激活函數。

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