Model rangkaian saraf mudah: perceptron satu lapisan dan peraturan pembelajarannya

Perceptron satu lapisan ialah salah satu model rangkaian saraf tiruan terawal yang dicadangkan oleh Frank Rosenblatt pada tahun 1957. Ia secara meluas dianggap sebagai kerja mani pada rangkaian saraf. Pada mulanya, perceptron satu lapisan direka untuk menyelesaikan masalah klasifikasi binari, iaitu, untuk memisahkan sampel kategori yang berbeza. Struktur model adalah sangat mudah, mengandungi hanya satu nod keluaran dan beberapa nod input. Dengan pemberat linear dan ambang isyarat input, perceptron lapisan tunggal dapat memperoleh hasil pengelasan. Oleh kerana kesederhanaan dan kebolehtafsirannya, perceptron satu lapisan menarik perhatian meluas pada masa itu dan dianggap sebagai peristiwa penting dalam pembangunan rangkaian saraf. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh batasannya, perceptron satu lapisan hanya sesuai untuk masalah boleh dipisahkan secara linear dan tidak dapat menyelesaikan masalah bukan linear. Ini memberi inspirasi kepada penyelidik seterusnya untuk membangunkan lagi perceptron berbilang lapisan dan model rangkaian saraf lain yang lebih kompleks.

Algoritma pembelajaran perceptron satu lapisan dipanggil peraturan pembelajaran perceptron. Matlamatnya adalah untuk melaraskan berat dan berat sebelah secara berterusan supaya perceptron boleh mengklasifikasikan data dengan betul. Idea teras peraturan pembelajaran perceptron adalah untuk mengemas kini berat dan berat sebelah berdasarkan isyarat ralat supaya output perceptron lebih dekat dengan nilai sebenar. Langkah-langkah khusus algoritma adalah seperti berikut: Pertama, mulakan berat dan berat sebelah secara rawak. Kemudian, bagi setiap sampel latihan, nilai output perceptron dikira dan dibandingkan dengan nilai yang betul. Jika terdapat ralat, pemberat dan berat sebelah dilaraskan berdasarkan isyarat ralat. Dengan cara ini, melalui berbilang lelaran, perceptron akan mempelajari secara beransur-ansur sempadan pengelasan yang betul.

Peraturan pembelajaran perceptron satu lapisan boleh dinyatakan sebagai formula berikut:

w(i+1)=w(i)+η(y-y')x

w (i) mewakili berat selepas lelaran pusingan ke-i, w(i+1) mewakili berat selepas lelaran pusingan ke-i+1, eta ialah kadar pembelajaran, y ialah nilai keluaran yang betul, y' ialah nilai keluaran perceptron, x ialah vektor input.

Kebaikan dan keburukan perceptron satu lapisan adalah seperti berikut:

①Kelebihan

• Struktur yang mudah dan kelajuan pengiraan yang pantas.
• Algoritma pembelajaran adalah mudah dan mudah untuk dilaksanakan.
• Untuk set data boleh dipisahkan secara linear, keputusan pengelasan yang betul boleh diperolehi.

②Keburukan

• Untuk set data bukan linear, pengelasan tidak boleh dilakukan.
• Untuk set data dengan kategori bertindih, pengelasan yang betul tidak boleh dilakukan.
• Sensitif kepada data yang bising dan terdedah kepada gangguan yang membawa kepada ralat pengelasan.

Walaupun perceptron satu lapisan mempunyai beberapa batasan, ia masih merupakan bahagian penting dalam rangkaian saraf dan merupakan model pengenalan yang baik untuk pemula. Di samping itu, peraturan pembelajaran perceptron satu lapisan juga memberikan inspirasi tertentu untuk algoritma pembelajaran model rangkaian saraf kemudian yang lebih kompleks, seperti perceptron berbilang lapisan, rangkaian saraf konvolusi, rangkaian saraf berulang, dsb.

Atas ialah kandungan terperinci Model rangkaian saraf mudah: perceptron satu lapisan dan peraturan pembelajarannya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!