Aplikasi algoritma perceptron dalam pembelajaran mesin

Perceptron Algoritma pembelajaran mesin untuk pembelajaran diawasi pelbagai tugas pengisihan binari.

Algoritma perceptron memainkan peranan penting dalam pengiraan data input tertentu dalam kecerdasan perniagaan Ia boleh dianggap sebagai neuron buatan atau pautan saraf. Salah satu jenis rangkaian saraf tiruan yang terbaik dan paling spesifik, model perceptron ialah algoritma pembelajaran diselia untuk pengelas binari. Ia boleh dilihat sebagai rangkaian neural satu lapisan dengan empat parameter utama, termasuk nilai input, berat dan berat sebelah, jumlah bersih dan fungsi pengaktifan.

Jenis algoritma perceptron

1. Model perceptron satu lapisan

Salah satu jenis ANN (rangkaian neural buatan) yang paling mudah ialah rangkaian suapan hadapan, yang mengandungi penghantaran ambang. Matlamat utama model perceptron satu lapisan adalah untuk menganalisis objek boleh dipisahkan secara linear dengan hasil binari. Walau bagaimanapun, oleh kerana perceptron satu lapisan hanya boleh mempelajari corak boleh pisah secara linear, untuk masalah boleh pisah tak linear, kita memerlukan model perceptron berbilang lapisan yang lebih kompleks.

2. Model perceptron berbilang lapisan

terutamanya serupa dengan model perceptron satu lapisan, tetapi mempunyai lebih banyak lapisan tersembunyi.

Algoritma perceptron mempelajari berat isyarat input untuk melukis sempadan keputusan linear.

Perceptron Learning Rules

Perceptron Learning Rules menunjukkan bahawa algoritma secara automatik boleh mempelajari pekali berat optimum dan menentukan sama ada neuron menyala dengan mendarabkan ciri input dan berat.

Algoritma perceptron menerima isyarat input berbilang Jika jumlah isyarat masukan melebihi ambang, isyarat itu adalah output, jika tidak, ia tidak kembali. Dalam pembelajaran dan klasifikasi yang diselia, ia boleh digunakan untuk ramalan kategori sampel.

Bagaimana algoritma perceptron berfungsi?

Seperti yang dinyatakan sebelum ini, perceptron dianggap sebagai satu lapisan pautan saraf dengan empat parameter utama. Model perceptron mula-mula mendarab semua nilai input dan pemberatnya, dan kemudian menambah nilai ini untuk mencipta jumlah wajaran. Tambahan pula, gunakan jumlah wajaran ini pada fungsi pengaktifan "f" untuk mendapatkan output yang diingini. Fungsi pengaktifan ini juga dipanggil fungsi langkah dan diwakili oleh "f".

Fungsi langkah atau fungsi pengaktifan ini adalah penting untuk memastikan output memetakan antara (0,1) atau (-1,1). Ambil perhatian bahawa berat yang dimasukkan mewakili kekuatan nod. Begitu juga, nilai input memberikan fungsi pengaktifan keupayaan untuk menggerakkan lengkung ke atas atau ke bawah.

Kebaikan dan Kelemahan Algoritma Perceptron

Kebaikan:

Model perceptron berbilang lapisan boleh menyelesaikan masalah tak linear yang kompleks.

Ia berfungsi untuk kedua-dua data input kecil dan besar.

Membantu kami mendapatkan ramalan pantas selepas latihan.

Bantu kami mendapatkan ketepatan yang sama untuk data besar dan kecil.

Kelemahan:

Dalam model perceptron berbilang lapisan, pengiraan memakan masa dan rumit.

Sukar untuk meramalkan tahap pengaruh pembolehubah bersandar pada setiap pembolehubah tidak bersandar.

Kefungsian model bergantung pada kualiti latihan.

Ciri-ciri model perceptron

Berikut ialah ciri-ciri model perceptron:

Ia ialah algoritma pembelajaran mesin yang menggunakan pembelajaran penyeliaan pengelas binari.

Dalam Perceptron, pekali berat dipelajari secara automatik.

Pada mulanya, pemberat didarab dengan ciri input dan kemudian memutuskan sama ada untuk mengaktifkan neuron.

Fungsi pengaktifan menggunakan peraturan melangkah untuk menyemak sama ada fungsi itu lebih ketara daripada sifar.

Melukis sempadan keputusan linear yang membezakan dua kelas boleh dipisahkan secara linear +1 dan -1.

Jika jumlah semua nilai input lebih besar daripada ambang, mesti ada isyarat keluaran jika tidak, tiada output akan dipaparkan.

Keterbatasan model perceptron

Berikut adalah batasan model perceptron:

Disebabkan oleh fungsi pemindahan bermata keras, output perceptron hanya boleh menjadi nombor binari (0 atau 1).

Ia hanya boleh digunakan untuk mengklasifikasikan set vektor input boleh dibezakan secara linear. Jika vektor input bukan linear, tidak mudah untuk mengklasifikasikannya dengan betul.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi algoritma perceptron dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!