Si deseas tomar una decisión particular sobre una tarea determinada, por ejemplo, si un banco desea aprobar una tarjeta de crédito para una persona, verifica una cierta cantidad de criterios para aprobar o rechazar. Esta tarea de clasificación se puede realizar mediante el algoritmo de Perceptrón. Sin embargo, hoy en día hay muchos algoritmos híbridos que funcionan detrás para aprobar la tarjeta de crédito o cualquier tarea de clasificación binaria.
Si eres un entusiasta del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, debes haber encontrado la palabra perceptrón. Perceptrón se enseña en el primer capítulo de muchos cursos de aprendizaje profundo. Entonces, ¿qué es exactamente? ¿Cuál es la inspiración detrás de esto? ¿Cómo resuelve exactamente el problema de clasificación? En este artículo, detallaremos qué es un perceptrón de una sola capa y cómo se usa en Machine Learning.
Indice
¿Qué es un Perceptrón?
El perceptrón es una neurona artificial o una unidad de red neuronal que realiza ciertos cálculos para detectar capacidades de datos de entrada o inteligencia empresarial.
La regla de estudio de la red Perceptrón basada en la neurona MCP original propuesta.
Un perceptrón es un algoritmo de aprendizaje de clasificación binaria supervisado. Este algoritmo permite que las neuronas aprendan elementos y los procese uno por uno durante la preparación.
Hay dos tipos de perceptrones:
- De una sola capa
- Multicapa
Perceptrón tiene solo dos capas de entrada y salida en una sola capa. Solo hay una capa, por lo que existen las limitaciones del perceptrón de una sola capa. Las capas ocultas no se utilizan como perceptrón multicapa. Los nodos elementales en la siguiente capa están conectados al nodo o varios nodos. La siguiente capa de un nodo toma un promedio ponderado de todas sus entradas.
Un algoritmo de perceptrón multicapa es una especie de red de alimentación neuronal artificial que produce una serie de entradas y salidas. Un MLP es una red neuronal que interconecta muchas capas en un gráfico direccional, de modo que la ruta de la señal en los nodos solo toma una dirección. Como ejemplo de perceptrón multicapa, las capas de entrada y salida son parte de la red MLP. Se proporciona más potencia de cálculo a las redes neuronales de perceptrones multicapa de dos o más capas
Para trazar un límite de decisión lineal, el algoritmo Perceptrón aprende los pesos de las señales de entrada.
En términos simples, un perceptrón es un tipo de clasificador lineal. Realiza una predicción con respecto a la presencia de una entrada en una clase (o categoría) determinada utilizando una función de predicción lineal equipada con un conjunto de ponderaciones.
El perceptrón fue originalmente una máquina construida en los años 60, no exactamente un algoritmo. El nombre «perceptrón» se ha utilizado históricamente en reconocimiento al trabajo pionero de Frank Rosenblatt.
La idea fundamental del concepto de perceptrón es la computación paralela. En tal contexto, inspirado por redes neuronales biológicas, la computación paralela es un conjunto de n cálculos independientes, φ 1 ,…, φ n , tomando una entrada idéntica X (un vector de características) y luego fusionada en una función multi-vector Ω que se transforma en sí mismo en la función final Ψ (X).
Origen
El algoritmo del perceptrón fue inventado en el año 1957 por Frank Rosenbelt en Estados Unidos. Al principio, el perceptrón se observó como una máquina más que como un programa. La primera implementación de este algoritmo tiene lugar en software. Fue construido en el contexto de hardware personalizado como Mark perceptrón. Esta máquina ha sido diseñada para el reconocimiento de imágenes. Estaba compuesto por una amplia gama de 400 fotocélulas conectadas a las neuronas.
Los componentes principales del perceptrón juegan un papel importante en su funcionamiento. Con estos componentes, los algoritmos matemáticos se pueden entender fácilmente. Sin embargo, para el aprendizaje complejo, debe asociarse con un tipo especial de neurona llamado sesgo. Bias ayuda a entrenar modelos más rápido y con mejor calidad.
Analogía entre un perceptrón y una neurona
El perceptrón se creó como una neurona virtual considerando la forma en que funciona la inteligencia humana. Sugiere cómo podría estar organizado un cerebro, pero no puede explicar en absoluto cómo está organizado un cerebro vivo.
Incluso si se han creado neuronas y perceptrones artificiales a partir del progreso de las neurociencias que comenzó en los años 50, son bastante diferentes de sus contrapartes biológicas en muchos aspectos.
Nuestros aviones modernos se han inspirado en las aves, mientras que los caballos inspiraron los diseños de los coches modernos, pero estos sistemas de transporte comparten, de hecho, muy pocos puntos en común con los animales antes mencionados. Por lo tanto, las neuronas artificiales ebem, si están inspiradas en neuronas reales, son de hecho bastante diferentes y mucho menos complejas que sus contrapartes biológicas.
Una neurona biológica recibe señales a través de otras neuronas a través de las dendritas. Las dendritas pueden recibir una gran cantidad de señales de las neuronas vecinas y pueden ponderar estas señales mediante un proceso químico que involucra a los neurotransmisores sinápticos.
La multiplicación negativa es posible mediante el uso de iones con carga opuesta. En una neurona real, las dendritas actúan como el vector de entrada X.
Dentro de la neurona biológica, el soma, que es una parte bulbosa de la neurona que no es un proceso, actúa como la función de suma de todas las entradas y transmite una señal total a otras neuronas a través de un axón.
Interpretación geométrica del perceptrón
Históricamente, el perceptrón se desarrolló para usarse principalmente para el reconocimiento de formas y las clasificaciones de formas. Por ejemplo, decidir si una forma 2D es convexa o no.
La función de activación (o función de transferencia) tiene un significado geométrico sencillo. Si los datos a clasificar están representados en un espacio multidimensional de dimensión n, por ejemplo usando un vector X con coordenadas (X 1 ,…, X n ), entonces la función de transferencia crea un hiperplano H que separa el espacio en dos partes: la parte donde los datos se clasifican como pertenecientes a la clase y no pertenecientes a la clase.
¿Qué es el algoritmo de aprendizaje del perceptrón ?
Como ya se ha mencionado, el perceptrón es un sistema prototipo muy eficaz de la neurona que ha sido categorizado en la forma más ingenua de un influyente sistema de rejilla neuronal. Frank Rosenblatt dijo que tiene algunas entradas, salidas y finalmente un proceso. Perceptrón juega un papel importante en los proyectos de aprendizaje automático. Se ha utilizado ampliamente como una forma eficaz de clasificador o algoritmo que facilita o supervisa la capacidad de aprendizaje de los clasificadores binarios.
Se dice que la educación supervisada o administrada es el método más orientado a la investigación para aprender problemas matemáticos. El aprendizaje supervisado consiste en entradas y salidas explícitas. El principal objetivo de aprender este algoritmo es mediante el uso de etiquetas de datos correctas que ayuden a realizar predicciones futuras y modelos de entrenamiento. Uno de los problemas más comunes asociados con el aprendizaje supervisado es la clasificación que hace complicado predecir la etiqueta de la clase.
Un lineal es un tipo de clasificador en el perceptrón que se ha categorizado como una forma eficaz de algoritmo. Depende principalmente de una función lineal que ayuda a hacer predicciones en gran medida. Las predicciones se enmarcan principalmente en función de una combinación de vector de características y peso. El clasificador lineal ha alineado dos categorías importantes que ayudan a determinar la clasificación que involucra datos y aprendizaje de algoritmos. Si esta clasificación se ha dividido en dos grupos, las estadísticas de entrenamiento se dividirán automáticamente en dos grupos.
El algoritmo del perceptrón es el que encuentra su camino en el estudio de la clasificación de datos binarios. Está disponible en su forma más básica. El nombre perceptrón se deriva del elemento muy elemental de la neurona. En escenarios de aprendizaje automático, el perceptrón juega un papel importante. El perceptrón en algoritmos de aprendizaje puede estar fácilmente disponible en el complejo aprendizaje de problemas matemáticos. Incluso te mostrará algunas limitaciones que no habías visto antes.
El perceptrón y el aprendizaje matemático van de la mano. En algún momento, la red de perceptrones no fue tan capaz de resolver problemas matemáticos importantes. Sin embargo, estos problemas se pueden resolver con redes multicapa y mejorar el aprendizaje.
En la era actual, el perceptrón juega un papel importante en el contexto del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Se ha considerado una solución rápida y confiable en el grupo de resolución de problemas matemáticos. Perceptrón tiene todas las capacidades para comprender el algoritmo de las matemáticas. Además, si deseas saber cómo funciona realmente el perceptrón, debes comprender las redes más complejas de una manera mucho más sencilla.
Componentes principales del perceptrón
Perceptrón consta de varios componentes como:
Aporte
Las entradas en el algoritmo del perceptrón se entienden como x1, x2, x3, x4 y así sucesivamente. Todas estas entradas denotan los valores del perceptrón de características y la ocurrencia total de las características. En esta categoría, existe un tipo especial de entrada, que se denomina sesgo. Ahora explicaremos el sesgo más adelante.
Pesos
Los pesos se observan como valores que se planifican a lo largo de la sesión de preparación de perceptron study. Los pesos ofrecen un valor preliminar al comienzo del aprendizaje de algoritmos. Con la aparición de cada inexactitud en el entrenamiento, los valores de ponderación se actualizan. Estos se significan principalmente como w1, w2, w3, w4, etc.
Parcialidad
Como ya se ha mencionado, el sesgo es un tipo distinto de entrada. Permite a los clasificadores encuadrar una decisión desde la ubicación original hacia la izquierda, derecha, arriba y abajo. Con respecto al álgebra, el sesgo influye en el clasificador para enmarcar su decisión en el límite. El objetivo principal del sesgo es, por lo tanto, cambiar o mover cada punto a una posición particular para un área o distancia cuantificada. Bias permite un entrenamiento de modelos y un aprendizaje de calidad de una manera rápida.
Los algoritmos de perceptrón se han categorizado en dos fases: uno es un perceptrón de una sola capa y el otro es un perceptrón de múltiples capas. El perceptrón de una sola capa organiza o establece neuronas en una sola capa a través de múltiples capas ensambla neuronas en múltiples capas. En el contexto del perceptrón, cada neurona aprovecha las entradas y proporciona una reacción a los grupos de neuronas. Este proceso continúa hasta llegar a la capa anterior.
Activación
La activación se utiliza como una red no lineal. Estos propósitos pueden cambiar fácilmente el valor neuronal de las redes a 0 o 1. El valor de adaptación también juega un papel importante para enmarcar un conjunto de datos que es extremadamente fácil de categorizar. No solo esto, sino que también se puede usar la función de paso dependiendo de la cantidad de valor requerido. Otras dos funciones también juegan un papel en este contexto, a saber, función de signo y función sigmoidea.
Estos valores se observan entre 0 y 1, 1 y -1 de forma consecutiva. La función de signo se ha definido como una utilidad de curvatura hiperbólica que es perfecta para una red neuronal de perceptrón multicapa. Por otro lado, el lineal rectificado es otro tipo de función escalonada que se puede utilizar para aproximar valores: valor mayor o menor que cero. La clasificación lineal necesita que el perceptrón sea lineal.
Suma ponderada
Es la proliferación de cada valor de entrada o característica asociada con el valor de peso correspondiente y, por lo tanto, ofrece un valor total que se llama suma ponderada. La suma ponderada se significa de la siguiente manera ∑wifi para todo i -> [1 an].
Pasos necesarios para realizar el aprendizaje del perceptrón
El aprendizaje del perceptrón es un procedimiento complejo, y aquí conocerás algunos pasos importantes que se deben seguir para aprender este programa de algoritmos. Echemos un vistazo a ellos:
- Comprender los personajes del prototipo que se requieren para entrenar en primer lugar en la capa de entrada.
- Todos los pesos e insumos deben multiplicarse. Como resultado, cada entrada y peso se agregarán al modelo principal.
- El valor del sesgo cambia la salida de la función del algoritmo del perceptrón.
- El valor debe representarse en forma de función de activación; es el tipo de función que depende principalmente de la necesidad.
- El valor que se establece después de la finalización del último paso se denomina valor de salida.
El algoritmo Perceptrón es más adecuado para tratar problemas matemáticos multifacéticos. Algunos grupos de información multifacéticos, como el reconocimiento de imágenes y el perceptrón, juegan un papel importante. Es un trabajo difícil estudiar el algoritmo con la ayuda de KNN y otros métodos de clasificación comunes.
Junto con esto, el perceptrón multicapa es ideal para resolver un conjunto complejo de datos y problemas. El papel de la activación en el aprendizaje del perceptrón es un procedimiento complejo. Pero puede usar varios conjuntos de funciones de activación para comprender los algoritmos cuando la velocidad de estudio es comparativamente lenta.
Entrenamiento de perceptrón
El programa de entrenamiento del perceptrón consiste en alimentar múltiples muestras de entrenamiento y así calcular cada una de ellas. Después de completar cada muestra, el valor de peso se ajusta de una manera eficiente que finalmente minimiza el error de salida y también define la diferencia entre la salida real y el objetivo deseado.
¿Cuáles son las desventajas de un solo perceptrón?
El perceptrón único implica un aprendizaje profundo. Pero tiene un gran inconveniente: solo puede aprender funciones lineales separables. Ahora, para responder a la pregunta de cuán importante o crucial es este inconveniente, se puede decir que tomes XOR, que es una función relativamente simple, y observes cuidadosamente si puede clasificarse mediante un separador lineal o no.
Para abordar este problema, debes utilizar un perceptrón multicapa, que también se conoce como red neuronal de alimentación directa. Además de esto, también puedes componer o crear un grupo de neuronas perceptrones juntas para crear un mecanismo muy poderoso para el aprendizaje de algoritmos.
Tipos de perceptrón
Hay otros tipos de perceptrones y algunos de ellos tienen la capacidad de clasificar datos separables de forma no lineal.
Algoritmo de bolsillo
Esta es una variante del perceptrón que mantiene el resultado de todos los cálculos vistos anteriormente y devolverá el mejor que guarda «en el bolsillo» en lugar del real que se ha calculado, si no es óptimo.
Algoritmo Maxover
Este es un algoritmo que buscará entrenar con un patrón de máxima estabilidad, encontrando el mayor margen de separación entre las clases. Es robusto y no necesita datos para separarse linealmente.
Perceptrón votado
Este es un algoritmo simple que crea nuevos perceptrones todo el tiempo que falla una clasificación y termina votando cuál es el mejor.
Papel del perceptrón en el aprendizaje automático
El perceptrón en el aprendizaje automático se define básicamente como un algoritmo utilizado para el aprendizaje de algoritmos matemáticos supervisados. Esto se utiliza principalmente en una clasificación lineal donde las predicciones se realizan en función de la producción lineal. Todo el proceso se realiza mediante el uso de una entidad simple llamada vector de características. Se combina con neuronas y pesos para realizar la función de predicción de manera adecuada.
Conclusión
Se ha creado mucha confusión a lo largo de los años sobre la cuestión de qué es el perceptrón. Diferentes investigadores han dado diferentes explicaciones sobre este contexto. Pero finalmente, parece que el perceptrón es una parte importante de la red neuronal. En él intervienen muchos componentes, como la entrada, la activación, el sesgo y el peso.
Todos estos componentes juntos producen un resultado satisfactorio que se requiere para comprender algoritmos matemáticos complejos. Hay muchos videos tutoriales en línea que explican todo con diagramas y ecuaciones. Para comprender el aprendizaje automático, es imperativo saber qué es el perceptrón.