Από το Τεχνητό Νευρώνα στο Perceptron

2 λεπτά

Στόχος: να τυποποιήσετε τη στοιχειώδη μονάδα υπολογισμού και το σύνορο απόφασής της.

Ένας νευρώνας υπολογίζει πρώτα έναν αφινικό συνδυασμό και μετά μια ενεργοποίηση:

text
z = wᵀx + b
a = φ(z)

Τα βάρη w και η πόλωση b μαθαίνονται. Η ενεργοποίηση φ επιλέγεται από τον σχεδιαστή. Η πόλωση μετατοπίζει το σύνορο· χωρίς αυτήν, κάθε γραμμικό σύνορο θα περνούσε από την αρχή των αξόνων.

Το perceptron

Το δυαδικό perceptron παράγει 1 αν wᵀx + b > 0, αλλιώς 0. Μπορεί να μάθει έναν γραμμικό διαχωρισμό, αλλά όχι το XOR. Αυτό το όριο δεν διορθώνεται με την προσθήκη περισσότερων παραδειγμάτων: ο χώρος συναρτήσεων του μοντέλου είναι ανεπαρκής.

Είσοδος XORΈξοδος
0, 00
0, 11
1, 01
1, 10

Καμία ευθεία δεν διαχωρίζει τις δύο κλάσεις. Ένα μη γραμμικό κρυφό στρώμα μπορεί να κατασκευάσει ενδιάμεσες αναπαραστάσεις που κάνουν στη συνέχεια τον διαχωρισμό δυνατό.

Παράμετρος ή υπερπαράμετρος;

  • βάρη και πόλωση: παράμετροι, που μαθαίνονται από τον βελτιστοποιητή·
  • αριθμός νευρώνων, ενεργοποίηση, ρυθμός μάθησης: υπερπαράμετροι·
  • προ-ενεργοποίηση και ενεργοποίηση: τιμές που υπολογίζονται για ένα παράδειγμα.

Προσεκτική αναλογία

Ο τεχνητός νευρώνας μοιάζει με μια σταθμισμένη κλίμακα: προσθέτει ενδείξεις με συντελεστές, προσθέτει ένα κινητό κατώφλι και μετά μεταδίδει ένα σήμα. Η βιολογική αναλογία δεν πρέπει να λαμβάνεται κατά γράμμα.

Γρήγορος έλεγχος

Ποιος είναι ο ρόλος της πόλωσης; Γιατί ένα απλό perceptron αποτυγχάνει στο XOR; Τα βάρη ορίζονται με το χέρι;

Απαντήσεις

Η πόλωση μετακινεί το σύνορο. Το XOR δεν είναι γραμμικά διαχωρίσιμο. Τα βάρη μαθαίνονται.

Δραστηριότητα κατάκτησης — Σύνορο και XOR

Με w=(2,-1) και b=-0.5, υπολογίστε το z και μετά την κλάση των τεσσάρων σημείων (0,0), (0,1), (1,0), (1,1). Δοκιμάστε στη συνέχεια να επισημάνετε το XOR με μία μόνο ευθεία και εξηγήστε γεωμετρικά την αποτυχία. Επιτυχία: διάκριση του ορίου του perceptron από το σφάλμα βελτιστοποίησης.

Υπολογισμός που εκτελεί ένας νευρώνας

Ανάγνωση: τα βάρη προσανατολίζουν το σύνορο, η πόλωση το μετατοπίζει και η ενεργοποίηση επιτρέπει έναν μη γραμμικό μετασχηματισμό. Ένας νευρώνας μόνος του λύνει μόνο απλούς διαχωρισμούς· είναι η σύνθεση των νευρώνων και η βελτιστοποίηση των παραμέτρων που δίνουν στο δίκτυο τη χωρητικότητά του. Η παγίδα είναι η ερμηνεία ενός απομονωμένου βάρους χωρίς να ληφθεί υπόψη η κλίμακα των εισόδων και των επόμενων στρωμάτων.