Что такое однослойные и многослойные Перцептроны Фрэнка Розенблатта: какая из нейронных сетей имеет память, принцип работы простейших нейросетей

персептрон это Гаджеты

Сегодня для чайников наиболее доступной и простейшей в использовании нейросетью является персептрон – это модель искусственного нейрона. Она учится отделять 2 класса данных, разделяющихся линейной границей.

Определение персептрона

Это математическая структура, используемая в нейронных сетях. Она представляет собой один из самых простых типов нейрона, который имеет входы, веса и порог активации.

История создания

Этот термин был создан Фрэнком Розенблаттом в 1957 г. Идея заключалась в создании простой модели искусственной нейронной сети, которая могла бы классифицировать двоичные данные. Розенблатт исходил из того, что мозг работает по сходному принципу. Это означает, что информация поступает на входы, где она обрабатывается, а затем передается на выход.

Персептрон
Персептрон Розенблата.

Какие задачи решает

Персептрон может решать задачи разделения на 2 класса. Он используется для определения принадлежности точки к одному из 2 классов, основываясь на ее координатах на плоскости.

Применение в реальных целях: распознавание рукописных цифр, определение, является ли сообщение спамом, классификация фотографий или изображений, определение кредитоспособности заемщиков, анализ тональности текстов и т.д.

Как работает персептрон

Нейросеть состоит из входных и выходного нейронов, связей между ними. Каждый входной нейрон принимает один бинарный вход (1 или 0).

Каждая связь между входным и выходным нейронами имеет свой вес, который задает важность каждого параметра для вычисления значения.

Выходной нейрон использует линейную комбинацию сигналов и весов, а затем применяет пороговую функцию активации, чтобы определить, какому классу принадлежит объект. Для всего этого персептрон использует память (weight matrix).

Разновидности нейронной сети

Существует несколько разновидностей персептрона:

  1. Однослойный. Состоит только из входного и выходного нейронов.
  2. Многослойный. Нейронная сеть, состоящая из нескольких слоев нейронов, в которой каждый слой соединен с предыдущим и следующим. Он используется для более сложных задач классификации.

А также существует схема, называемая персептроном Розенблатта с возможностью обучения с учителем. Простыми словами, он может автоматически настраивать веса связей между нейронами, чтобы минимизировать ошибку классификации.

Разновидности
Структура многослойного персептрона.

Примеры кодов

Применение персептрона с помощью Scikit-learn или TensorFlow

Scikit-learn:

from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Создание синтетических данных
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2)

# Разбиение на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# Определение и обучение
model = Perceptron()
model.fit(X_train, y_train)

# Оценка качества
score = model.score(X_test, y_test)
print(‘Accuracy:’, score)

TensorFlow:

TensorFlow
TensorFlow.

Как обучить персептрон Розенблатта

Пример алгоритма:

  1. Инициализировать веса небольшими случайными значениями.
  2. Подать обучающий пример на вход и получить выходное значение.
  3. Сравнить полученное выходное значение с ожидаемым показателем и вычислить ошибку.
  4. Скорректировать веса в соответствии с полученной ошибкой.
  5. Повторять шаги 2–4 для каждого обучающего примера в течение нескольких эпох.
    (Можно обратиться к указанному выше коду).

Таким образом, персептрон – это мощный инструмент, который имеет свои ограничения, однако при правильном использовании может быть очень полезным для решения реальных задач.

Обзор

ГидКанал