Perceptron

Ein inkrementelles Leerlaufspiel, das auf dem Aufbau eines neuronalen Netzwerks basiert

Perceptron ist ein neues inkrementelles Spiel, das auf der Idee des Aufbaus und Trainings eines neuronalen Netzwerks basiert. Die Konzepte hinter einem neuronalen Netzwerk wurden in dieser Leerlaufsimulation auf das Wesentliche reduziert.

Um nicht zu sagen, dass das Spiel einfach ist. Sicher, es beginnt einfach mit nur Knoten, Training und Daten, entwickelt sich aber bald zu einem komplexen Leerlaufspiel mit Prestige und Upgrades. Ganz zu schweigen von der Offline-Unterstützung.

Übernehmen Sie die Rolle eines jungen Studenten und werden Sie zum müßigen Tycoon. Bald werden Sie es sogar mit GPT-3 aufnehmen können.

Perceptron ist nicht nur ein weiterer Mausklicker. Es wurde rund um die Idee entwickelt, ein neuronales Netzwerk zu trainieren und wurde von vielen Themen zu neuronalen Netzwerken inspiriert. Wer weiß, vielleicht lernen Sie am Ende sogar etwas.

Konzept:

Das 1957 von Frank Rosenblatt eingeführte Perceptron ist ein grundlegendes künstliches neuronales Netzwerkmodell, das binäre Daten mithilfe einer linearen Funktion in zwei Kategorien klassifiziert. Es handelt sich um ein einfaches, aber leistungsstarkes Modell, das als Eckpfeiler für komplexere neuronale Netze gedient hat.

Struktur:

Ein Perzeptron besteht aus drei Schichten:

* Eingabeschicht: Empfängt binäre Eingabemerkmale, die normalerweise durch Werte von 0 oder 1 dargestellt werden.

* Verborgene Schicht: Enthält eine einzelne Verarbeitungseinheit namens Neuron.

* Ausgabeschicht: Gibt eine binäre Klassifizierung aus, die normalerweise als 0 oder 1 bezeichnet wird.

Funktion:

Das Neuron in der verborgenen Schicht berechnet eine gewichtete Summe der Eingabemerkmale:

„

Gewichtete Summe = w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn

„

Wo:

* w1, w2, ..., wn sind die Gewichtungen, die jedem Eingabemerkmal zugeordnet sind

* x1, x2, ..., xn sind die binären Eingabemerkmale

Die gewichtete Summe wird dann durch eine Schwellenwertfunktion geleitet, die eine binäre Klassifizierung ausgibt:

„

Ausgabe = f(Gewichtete Summe)

„

Dabei ist f die Schwellenwertfunktion, typischerweise definiert als:

„

f(x) = 1, wenn x >= 0

f(x) = 0, wenn x < 0

„

Lernalgorithmus:

Das Perceptron wird mithilfe eines überwachten Lernalgorithmus trainiert, der die Gewichte des Neurons iterativ anpasst, um die Anzahl der Fehlklassifizierungen zu minimieren. Der Algorithmus folgt diesen Schritten:

1. Präsentieren Sie einen Eingabemerkmalsvektor und seine korrekte Klassifizierung.

2. Berechnen Sie die gewichtete Summe und wenden Sie die Schwellenwertfunktion an, um die Vorhersage des Perceptrons zu erhalten.

3. Wenn die Vorhersage falsch ist, aktualisieren Sie die Gewichte mithilfe der folgenden Regel:

„

w_i = w_i + x_i * (y - p)

„

Wo:

* w_i ist das Gewicht, das dem Eingabemerkmal x_i zugeordnet ist

* x_i ist der Wert des Eingabemerkmals

* y ist die korrekte Klassifizierung

* p ist die Vorhersage des Perzeptrons

Anwendungen:

Das Perceptron hat in verschiedenen Bereichen Anwendung gefunden, darunter:

* Binäre Klassifizierung: Identifizieren von Objekten oder Ereignissen als zu einer von zwei Kategorien gehörend.

* Mustererkennung: Erkennen von Mustern oder Formen in Daten.

* Lineare Regression: Annäherung an lineare Beziehungen zwischen Eingabe- und Ausgabevariablen.

Einschränkungen:

Während das Perceptron für linear trennbare Daten effektiv ist, weist es beim Umgang mit nichtlinear trennbaren Daten Einschränkungen auf. Diese Einschränkung führte zur Entwicklung komplexerer neuronaler Netzwerkmodelle, wie z. B. mehrschichtiger Perzeptrone und Faltungs-Neuronalnetzwerke.