Anwendung des Perzeptron-Algorithmus beim maschinellen Lernen

Perceptron Ein maschineller Lernalgorithmus zum überwachten Lernen verschiedener binärer Sortieraufgaben.

Der Perzeptronalgorithmus spielt eine wichtige Rolle bei der Berechnung bestimmter Eingabedaten in der Business Intelligence. Er kann als künstliches Neuron oder neuronale Verbindung angesehen werden. Das Perzeptronmodell ist eine der besten und spezifischsten Arten künstlicher neuronaler Netze und ein überwachter Lernalgorithmus für binäre Klassifikatoren. Es kann als einschichtiges neuronales Netzwerk mit vier Hauptparametern betrachtet werden, darunter Eingabewerte, Gewichte und Bias, Nettosumme und Aktivierungsfunktion.

Arten von Perzeptronalgorithmen

1. Einschichtiges Perzeptronmodell

Eine der einfachsten Arten von ANN (künstliches neuronales Netzwerk) ist ein Feedforward-Netzwerk, das eine Schwellenwertübertragung enthält. Das Hauptziel einschichtiger Perzeptronmodelle besteht darin, linear trennbare Objekte mit binären Ergebnissen zu analysieren. Da einschichtige Perzeptrone jedoch nur linear trennbare Muster lernen können, benötigen wir für nichtlinear trennbare Probleme komplexere mehrschichtige Perzeptronmodelle.

2. Das mehrschichtige Perzeptronmodell

ähnelt hauptsächlich dem einschichtigen Perzeptronmodell, verfügt jedoch über mehr verborgene Schichten.

Der Perzeptron-Algorithmus lernt die Gewichte von Eingangssignalen, um lineare Entscheidungsgrenzen zu ziehen.

Perceptron-Lernregeln

Perceptron-Lernregeln weisen darauf hin, dass der Algorithmus automatisch den optimalen Gewichtungskoeffizienten lernen und bestimmen kann, ob das Neuron feuert, indem er das Eingabemerkmal und das Gewicht multipliziert.

Der Perzeptronalgorithmus empfängt mehrere Eingangssignale, die den Schwellenwert überschreiten, andernfalls wird das Signal nicht zurückgegeben. Beim überwachten Lernen und bei der Klassifizierung kann es zur Vorhersage von Stichprobenkategorien verwendet werden.

Wie funktioniert der Perzeptron-Algorithmus?

Wie bereits erwähnt, wird ein Perzeptron als eine einzelne Schicht neuronaler Verbindungen mit vier Hauptparametern betrachtet. Das Perzeptronmodell multipliziert zunächst alle Eingabewerte und deren Gewichte und addiert diese Werte dann zu einer gewichteten Summe. Wenden Sie diese gewichtete Summe außerdem auf die Aktivierungsfunktion „f“ an, um die gewünschte Ausgabe zu erhalten. Diese Aktivierungsfunktion wird auch Sprungfunktion genannt und durch „f“ dargestellt.

Diese Schrittfunktion oder Aktivierungsfunktion ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Ausgabe zwischen (0,1) und (-1,1) liegt. Beachten Sie, dass das eingegebene Gewicht die Stärke des Knotens darstellt. Ebenso gibt der Eingabewert der Aktivierungsfunktion die Möglichkeit, die Kurve nach oben oder unten zu verschieben.

Vor- und Nachteile des Perceptron-Algorithmus

Vorteile:

Mehrschichtige Perceptron-Modelle können komplexe nichtlineare Probleme lösen.

Es funktioniert sowohl für kleine als auch für große Eingabedaten.

Hilft uns, nach dem Training schnelle Vorhersagen zu treffen.

Helfen Sie uns, für große und kleine Daten die gleiche Genauigkeit zu erreichen.

Nachteile:

Im mehrschichtigen Perzeptronmodell ist die Berechnung zeitaufwändig und komplex.

Es ist schwierig, den Grad des Einflusses der abhängigen Variablen auf jede unabhängige Variable vorherzusagen.

Die Funktionalität eines Modells hängt von der Qualität des Trainings ab.

Eigenschaften des Perzeptronmodells

Das Folgende sind die Eigenschaften des Perzeptronmodells:

Es handelt sich um einen Algorithmus für maschinelles Lernen, der überwachtes Lernen binärer Klassifikatoren verwendet.

In Perceptron werden die Gewichtskoeffizienten automatisch gelernt.

Zunächst werden die Gewichte mit den Eingabemerkmalen multipliziert und dann entschieden, ob das Neuron aktiviert werden soll.

Die Aktivierungsfunktion wendet eine Schrittregel an, um zu prüfen, ob die Funktion höher als Null ist.

Zeichnet eine lineare Entscheidungsgrenze, die zwei linear trennbare Klassen +1 und -1 unterscheidet.

Wenn die Summe aller Eingangswerte größer als der Schwellenwert ist, muss ein Ausgangssignal vorliegen, andernfalls wird kein Ausgang angezeigt.

Einschränkungen des Perzeptron-Modells

Im Folgenden sind die Einschränkungen des Perzeptron-Modells aufgeführt:

Aufgrund der scharfkantigen Übertragungsfunktion kann die Ausgabe des Perzeptrons nur eine Binärzahl (0 oder 1) sein.

Es kann nur zur Klassifizierung linear differenzierbarer Mengen von Eingabevektoren verwendet werden. Wenn der Eingabevektor nichtlinear ist, ist es nicht einfach, ihn richtig zu klassifizieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnwendung des Perzeptron-Algorithmus beim maschinellen Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!