Application de l'algorithme perceptron dans l'apprentissage automatique

Perceptron Un algorithme d'apprentissage automatique pour l'apprentissage supervisé de diverses tâches de tri binaire.

L'algorithme perceptron joue un rôle important dans le calcul de certaines données d'entrée en business intelligence. Il peut être considéré comme un neurone artificiel ou un lien neuronal. L'un des types de réseaux de neurones artificiels les meilleurs et les plus spécifiques, le modèle perceptron est un algorithme d'apprentissage supervisé pour les classificateurs binaires. Il peut être considéré comme un réseau neuronal monocouche avec quatre paramètres principaux, notamment les valeurs d'entrée, les poids et biais, la somme nette et la fonction d'activation.

Types d'algorithmes de perceptron

1. Modèle de perceptron monocouche

L'un des types les plus simples d'ANN (réseau de neurones artificiels) est un réseau à réaction, qui contient une transmission à seuil. L’objectif principal des modèles de perceptron monocouche est d’analyser des objets linéairement séparables avec des résultats binaires. Cependant, comme les perceptrons monocouches ne peuvent apprendre que des modèles linéairement séparables, pour les problèmes non linéairement séparables, nous avons besoin de modèles de perceptrons multicouches plus complexes.

2. Le modèle de perceptron multicouche

est principalement similaire au modèle de perceptron monocouche, mais comporte davantage de couches cachées.

L'algorithme perceptron apprend les poids des signaux d'entrée pour tracer des limites de décision linéaires.

Règles d'apprentissage Perceptron

Les règles d'apprentissage Perceptron soulignent que l'algorithme peut automatiquement apprendre le coefficient de poids optimal et déterminer si le neurone se déclenche en multipliant la caractéristique d'entrée et le poids.

L'algorithme perceptron reçoit plusieurs signaux d'entrée. Si la somme des signaux d'entrée dépasse le seuil, le signal est émis sinon, il ne revient pas. Dans l'apprentissage supervisé et la classification, il peut être utilisé pour la prédiction de catégories d'échantillons.

Comment fonctionne l'algorithme du perceptron ?

Comme mentionné précédemment, un perceptron est considéré comme une seule couche de liens neuronaux avec quatre paramètres principaux. Le modèle perceptron multiplie d'abord toutes les valeurs d'entrée et leurs poids, puis ajoute ces valeurs pour créer une somme pondérée. De plus, appliquez cette somme pondérée à la fonction d'activation "f" pour obtenir le résultat souhaité. Cette fonction d'activation est également appelée fonction échelon et est représentée par "f".

Cette fonction d'étape ou fonction d'activation est cruciale pour garantir que la sortie correspond entre (0,1) ou (-1,1). Notez que le poids saisi représente la force du nœud. De même, la valeur d'entrée donne à la fonction d'activation la possibilité de déplacer la courbe vers le haut ou vers le bas.

Avantages et inconvénients de l'algorithme Perceptron

Avantages :

Les modèles de perceptron multicouches peuvent résoudre des problèmes non linéaires complexes.

Cela fonctionne pour les petites et grandes données d'entrée.

Nous aide à obtenir des prédictions rapides après l'entraînement.

Aidez-nous à obtenir la même précision pour les grandes et petites données.

Inconvénients :

Dans le modèle perceptron multicouche, le calcul est long et complexe.

Il est difficile de prédire le degré d'influence de la variable dépendante sur chaque variable indépendante.

La fonctionnalité d'un modèle dépend de la qualité de la formation.

Caractéristiques du modèle perceptron

Voici les caractéristiques du modèle perceptron :

Il s'agit d'un algorithme d'apprentissage automatique qui utilise l'apprentissage supervisé de classificateurs binaires.

Dans Perceptron, les coefficients de poids sont automatiquement appris.

Dans un premier temps, les poids sont multipliés par les caractéristiques d'entrée, puis décident d'activer ou non le neurone.

La fonction d'activation applique une règle pas à pas pour vérifier si la fonction est plus significative que zéro.

Dessine une limite de décision linéaire qui distingue deux classes linéairement séparables +1 et -1.

Si la somme de toutes les valeurs d'entrée est supérieure au seuil, il doit y avoir un signal de sortie sinon, aucune sortie ne sera affichée.

Limitations du modèle perceptron

Voici les limites du modèle perceptron :

En raison de la fonction de transfert à bords durs, la sortie du perceptron ne peut être qu'un nombre binaire (0 ou 1).

Il ne peut être utilisé que pour classer des ensembles de vecteurs d'entrée linéairement différentiables. Si le vecteur d’entrée est non linéaire, il n’est pas facile de le classer correctement.

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