perceptronas
Perceptronas – tai paprasčiausias dirbtinio neuroninio tinklo modelis, sukurtas 1957 m. Jis veikia kaip dvejetainis klasifikatorius, kuris priima įvesties duomenis, suteikia jiems svorius, sudeda ir pritaiko aktyvacijos funkciją, kad nustatytų išvestį (dažniausiai 0 arba 1).
Veikimo principas:
1. Įvesties signalai dauginami iš svorių.
2. Jie sudedami su poslinkiu (bias).
3. Rezultatas perduodamas per aktyvacijos funkciją (pvz., žingsninė funkcija).
4. Išvestis nurodo, kuriai klasei priklauso įvestis.
Pavyzdžiai:
1. Loginė funkcija AND:
- Įvestis: (0,0) → Išvestis: 0
- Įvestis: (1,0) → Išvestis: 0
- Įvestis: (1,1) → Išvestis: 1
Perceptronas gali išmokti atlikti loginę AND operaciją, jei tinkamai parinkti svoriai.
2. Paprastas klasifikavimas:
- Tarkime, turime duomenis apie vaisius: svorį ir skonį (salnumą).
- Perceptronas gali išmokti klasifikuoti, ar vaisius yra obuolys (išvestis 1), ar citrina (išvestis 0), remdamasis šiais požymiais.
Svarbu: Perceptronas gali išmokti tik tiesiškai atskiriamas duomenis. Sudėtingesnėms užduotims naudojami daugiasluoksniai perceptronai (daugiasluoksniai neuroniniai tinklai).
Jūsų pataisymai bus išsiųsti moderatorių peržiūrai, jei informacija tikslesnė/taisyklingesnė
ji bus patalpinta vietoj esamos.