Điều cần thiết là phải biết về Perceptron Model và một số thuật ngữ chính như entropy chéo, giảm độ dốc sigmoid, v.v. Vậy Perceptron Model là gì và nó làm gì?
Hãy xem một ví dụ để hiểu Perceptron Model. Hãy tưởng tượng có một bệnh viện hàng năm thực hiện phẫu thuật cho hàng nghìn bệnh nhân và yêu cầu bạn tạo ra một mô hình dự đoán có thể xác định chính xác xem ai đó có khả năng bị ung thư hay không.
Các bài viết liên quan:
Khái niệm về Perceptron Model
Perceptron Model là một thuật toán học máy đơn giản và cơ bản trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Nó được sử dụng để giải quyết các bài toán phân loại nhị phân, trong đó mục tiêu là phân loại dữ liệu vào hai nhóm khác nhau.
Perceptron Model được xây dựng dựa trên cấu trúc của một tế bào thần kinh, gọi là perceptron. Perceptron nhận đầu vào là các đặc trưng của dữ liệu và tính toán tổng trọng số của các đặc trưng đó. Sau đó, một hàm kích hoạt được áp dụng để xác định xem perceptron sẽ đưa ra dự đoán thuộc về nhóm nào.
Trong quá trình huấn luyện, perceptron sẽ điều chỉnh các trọng số của đặc trưng để tối ưu hóa hiệu suất phân loại. Thuật toán sử dụng nguyên tắc học tăng cường (incremental learning), tức là nó cải thiện khả năng phân loại dựa trên phản hồi từ dữ liệu huấn luyện.
Perceptron Model là một mô hình tuyến tính và chỉ hoạt động tốt khi dữ liệu có thể được phân loại bằng một đường thẳng hoặc siêu phẳng đơn giản. Trong trường hợp dữ liệu không tách biệt tuyến tính, perceptron có thể không hội tụ hoặc không đưa ra kết quả chính xác.
Mặc dù Perceptron Model có giới hạn trong việc giải quyết các bài toán phân loại đơn giản, nó đã đóng vai trò quan trọng trong việc khởi đầu lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp một cơ sở cho các mô hình học sâu (deep learning) phức tạp hơn, như mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural networks) và mạng nơ-ron tích chập (convolutional neural networks).
Xem thêm Tập huấn luyện và kiểm tra trong Machine learning
Cách hoạt động của Perceptron Model
Perceptron Model hoạt động dựa trên nguyên tắc của một perceptron, một tế bào thần kinh nhân tạo đơn giản. Mô hình này nhận đầu vào từ các đặc trưng của dữ liệu và tính toán tổng trọng số của các đặc trưng đó. Sau đó, một hàm kích hoạt được áp dụng để đưa ra dự đoán thuộc về nhóm nào.
Quá trình hoạt động của Perceptron Model được mô tả như sau:
- Khởi tạo trọng số và ngưỡng: Ban đầu, các trọng số của perceptron được khởi tạo ngẫu nhiên hoặc với giá trị ban đầu.
- Đưa vào dữ liệu: Mỗi đặc trưng của dữ liệu đầu vào được nhân với trọng số tương ứng và được tổng hợp lại thành tổng trọng số.
- Áp dụng hàm kích hoạt: Tổng trọng số được đưa vào một hàm kích hoạt, chẳng hạn như hàm đơn vị (step function) hoặc hàm sigmoid. Hàm kích hoạt này giúp đưa ra quyết định xem perceptron sẽ đưa ra dự đoán thuộc về nhóm nào.
- Điều chỉnh trọng số: Nếu dự đoán của perceptron không chính xác, trọng số sẽ được điều chỉnh để cải thiện hiệu suất phân loại. Quá trình điều chỉnh trọng số dựa trên nguyên tắc học tăng cường (incremental learning), trong đó perceptron học từ dữ liệu huấn luyện và cập nhật trọng số dựa trên phản hồi.
- Lặp lại quá trình: Quá trình tính toán, áp dụng hàm kích hoạt và điều chỉnh trọng số được lặp lại cho đến khi perceptron đạt được hiệu suất phân loại mong muốn hoặc khi tiêu chí dừng được đáp ứng.
Qua các bước trên, Perceptron Model học cách phân loại dữ liệu dựa trên phản hồi từ dữ liệu huấn luyện. Mô hình này có khả năng học các quy tắc phân loại đơn giản và được sử dụng cho các bài toán phân loại nhị phân.
Xem thêm Testing Perceptron Model trong Pytorch
Các thuật toán huấn luyện Perceptron
Có hai thuật toán chính được sử dụng để huấn luyện Perceptron: Perceptron Learning Algorithm (PLA) và Delta Rule.
- Perceptron Learning Algorithm (PLA):
- PLA là thuật toán huấn luyện cơ bản cho Perceptron.
- Thuật toán này được sử dụng để phân loại dữ liệu tuyến tính và chỉ hoạt động khi các lớp dữ liệu có thể được tách tuyến tính.
- PLA là một thuật toán tăng cường (incremental learning) và chỉ cập nhật trọng số khi có một dự đoán sai.
- Quá trình huấn luyện được thực hiện bằng cách lặp lại các mẫu dữ liệu huấn luyện và cập nhật trọng số theo công thức đã được mô tả trong câu trả lời trước.
- Delta Rule:
- Delta Rule (hay còn gọi là Rule Delta hoặc Widrow-Hoff Rule) là một phương pháp huấn luyện đa lớp sử dụng cho Perceptron và Neural Networks.
- Delta Rule được sử dụng để huấn luyện Perceptron với dữ liệu không phải tách tuyến tính, tức là có thể phân loại các lớp dữ liệu không thể được tách biệt hoàn toàn bằng một đường thẳng.
- Thuật toán Delta Rule cập nhật trọng số dựa trên sai số (độ chính xác của dự đoán so với nhãn thực tế) và sử dụng phương pháp gradient descent để điều chỉnh trọng số theo hướng giảm sai số.
- Quá trình huấn luyện Delta Rule được thực hiện bằng cách lặp lại các mẫu dữ liệu huấn luyện và cập nhật trọng số dựa trên công thức của gradient descent.
Cả hai thuật toán này đều được sử dụng để huấn luyện Perceptron trong các tác vụ phân loại và học máy. Tuy nhiên, PLA phù hợp cho các tác vụ phân loại tuyến tính đơn giản, trong khi Delta Rule mạnh mẽ hơn và có thể xử lý các tác vụ phân loại phức tạp hơn.
Xem thêm Training cho Perceptron Model trong Pytorch
Thuật toán huấn luyện Perceptron
Thuật toán huấn luyện Perceptron là một thuật toán đơn giản để tìm các trọng số tối ưu cho một perceptron. Thuật toán này được sử dụng trong quá trình học của Perceptron Model để tối ưu hóa hiệu suất phân loại.
Dưới đây là quá trình huấn luyện Perceptron bằng thuật toán perceptron learning rule:
- Khởi tạo trọng số và ngưỡng: Ban đầu, các trọng số của perceptron được khởi tạo ngẫu nhiên hoặc với giá trị ban đầu.
- Đưa vào dữ liệu huấn luyện: Mỗi mẫu dữ liệu huấn luyện được đưa vào perceptron.
- Tính toán tổng trọng số: Tổng trọng số của các đặc trưng của mẫu dữ liệu được tính toán bằng cách nhân giá trị đặc trưng tương ứng với trọng số và cộng lại.
- Áp dụng hàm kích hoạt: Tổng trọng số được đưa vào một hàm kích hoạt để đưa ra dự đoán thuộc về nhóm nào.
- So sánh với nhãn thực tế: Dự đoán của perceptron được so sánh với nhãn thực tế của mẫu dữ liệu huấn luyện.
- Cập nhật trọng số: Nếu dự đoán không chính xác, trọng số được cập nhật theo công thức:
- Trọng số mới = Trọng số cũ + Tỷ lệ học (learning rate) * Giá trị đặc trưng * (Nhãn thực tế – Dự đoán)
- Lặp lại quá trình: Quá trình tính toán, so sánh và cập nhật trọng số được lặp lại cho đến khi tất cả các mẫu dữ liệu huấn luyện được xử lý và không còn lỗi dự đoán.
Quá trình huấn luyện Perceptron tiếp tục cho đến khi đạt được hiệu suất phân loại mong muốn hoặc khi đạt được số lần lặp tối đa đã định trước. Quá trình này tạo ra các trọng số tối ưu để perceptron có thể phân loại dữ liệu một cách chính xác dựa trên các đặc trưng của nó.
Xem thêm Single Layer Perceptron trong TensorFlow
4 Bước thiết lập Perceptron Model
Với sự trợ giúp của dữ liệu xác định trước đó, chúng tôi dự đoán liệu ai đó có khả năng bị ung thư hay không dựa trên tuổi của họ, đi qua trục x và lượng thuốc lá họ hít phải đi qua trục y.
Vì vậy, những người có độ tuổi và số lượng thuốc lá mà anh ta sử dụng càng cao thì nguy cơ mắc bệnh ung thư càng cao và nếu một người có độ tuổi và số lượng thuốc lá tốt nhất mà anh ta uống, thì khả năng mắc bệnh ung thư là tối thiểu.
Mọi điểm màu xanh lá cây, biểu thị khả năng mắc ung thư cao hơn, ban đầu được gán nhãn bằng 0 và mọi điểm màu xanh lam, biểu thị khả năng ung thư thấp hơn, ban đầu được gán nhãn là một.
Vì vậy, chúng tôi sẽ bắt đầu với một mô hình ngẫu nhiên sẽ không phân loại chính xác dữ liệu của chúng tôi, nhưng sau đó mô hình sẽ được đào tạo thông qua một số thuật toán tối ưu hóa. Mô hình sẽ được huấn luyện qua nhiều lần lặp cho đến khi đạt đến giá trị tham số, có thể phân loại dữ liệu của chúng ta một cách chính xác. Chúng tôi sử dụng dữ liệu được gắn nhãn trước đó, mọi thứ ở đây được gắn nhãn là một và mọi thứ ở đây đều được gắn nhãn 0.
Chúng tôi sử dụng dữ liệu được gắn nhãn này để đưa ra mô hình dự đoán phân loại dữ liệu của chúng tôi thành hai danh mục riêng biệt. Sử dụng mô hình đó, bây giờ chúng ta có thể đưa ra dự đoán về dữ liệu mới nhập không có nhãn dựa trên việc điểm đó có nằm bên dưới dòng hay bên trên nó hay không. Chúng tôi sẽ đào tạo mô hình của mình, có thể xác định rằng người này thuộc lớp một sao cho họ rất có thể khỏe mạnh.
Bây giờ, câu hỏi lớn nhất là làm thế nào mà máy tính biết cách đưa ra mô hình tuyến tính này. Với mục đích này, chúng tôi sẽ tính toán sai số liên quan đến mô hình này và sau đó điều chỉnh lại các tham số của mô hình để giảm thiểu sai số và phân loại đúng các điểm dữ liệu. Chúng tôi sẽ sử dụng hàm cross-entropy () để tìm lỗi và giảm độ dốc sigmoid để tối ưu hóa các tham số. Hãy bắt đầu triển khai mã, trong đó chúng ta sẽ thấy cách hàm cross-entropy và đường giảm độ dốc sigmoid được sử dụng như thế nào.
Vì vậy, chúng tôi làm việc trên tập dữ liệu mà chúng tôi đã tạo trong phần trước. Bây giờ, với sự trợ giúp của tập dữ liệu này, chúng ta sẽ bắt đầu triển khai mã của mình và tạo một Perceptron Model cơ bản.
Lúc đầu, chúng tôi đặt plt.scatter (x [y == 0,0], x [y == 0,1]) và plt.scatter (x [y == 1,0], x [y == 1, 1]) vào một hàm để sử dụng thêm như
def Scatter(): plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1]) plt.scatter(x[y==1,0],x[y==1,1])
Để tạo một Perceptron Model cơ bản, chúng ta phải làm theo bước sau:
Bước 1
Bước đầu tiên của chúng tôi là tạo một mô hình tuyến tính. Đối với điều này, chúng ta phải tạo lớp mô hình của mình như chúng ta đã triển khai trong mô hình hồi quy tuyến tính với phương thức init () và phương thức forward (). Phương thức init () tương tự nhưng phương thức forward () khá khác so với mô hình hồi quy tuyến tính. Chúng ta định nghĩa forward () như trước khi thay thế self cho đối số đầu tiên và sau đó, chúng ta cần chuyển các đầu vào x.
Sau đó, chúng tôi đưa ra dự đoán bằng cách chuyển dữ liệu x vào mô hình tuyến tính của chúng tôi.
Class Perceptron_model(nn.Module):
def __init__(self,input_size,output_size):
super().__init__()
self.linear=nn.Linear(input_size,output_size)
def forward(self,x):
pred=self.linear(X)
return pred
Vẫn chưa đủ, chúng ta phải chuyển đổi các giá trị thành xác suất bằng cách áp dụng phương thức sigmoid () như sau:
def forward(self,x):
pred=torch.sigmoid(self.linear(x))
return pred
Quá trình khởi tạo của chúng tôi đã hoàn tất và bây giờ, chúng tôi đã sẵn sàng sử dụng nó.
Bước 2
Chúng tôi sẽ khởi tạo một mô hình tuyến tính mới bằng cách sử dụng hàm tạo Perceptron_model () và chuyển input_size và output_size làm đối số. Bây giờ, in các giá trị trọng số và thiên vị ngẫu nhiên được gán cho nó như sau:
model= Perceptron_model(2,1) print(list(model.parameters()))
Trước đó, để đảm bảo tính nhất quán trong kết quả ngẫu nhiên của chúng tôi, chúng tôi có thể gieo hạt tạo số ngẫu nhiên của mình bằng hạt giống thủ công ngọn đuốc và chúng ta có thể đặt một hạt giống của hai như sau
torch.manual_seed(2)
Bước 3
Bước tiếp theo của chúng tôi là trích xuất các thông số mô hình bằng cách giải nén mô hình. Các tham số này được trích xuất dưới dạng danh sách có hai phần tử, tức là A, B và in cả hai giá trị như sau:
[A,b]=model.parameters() A1,A2=A.view(2) B1=B[0] print(A1.item(), A2.item(),B1.item())
Ở đây, A là trọng lượng, và B là thiên vị.
Để rõ ràng, chúng tôi sử dụng hàm trả về giá trị A1.item (), A2.item () và B1 [0] .item () theo cách sau
def get_perameters():
return(A1.item(),A2.item(),B[0].item()) Bước 4
Bây giờ, chúng tôi vẽ đồ thị mô hình tuyến tính của chúng tôi với tham số mà chúng tôi trích xuất trong f
Điều cần thiết là phải biết về Perceptron Model và một số thuật ngữ chính như entropy chéo, giảm độ dốc sigmoid, v.v. Vậy Perceptron Model là gì và nó làm gì?
def plotfit(title):
plt.title=title
A1, A2, B1 = get_perameters()
x1=np.array([-2.0,2.0])
y1=((A1*x1)+B1)/-A2
plt.plot(x1,y1,'r')
Scatter()
plotfit('Initial Model') 
Ứng dụng của Perceptron Model
Perceptron Model có nhiều ứng dụng trong lĩnh vực Machine Learning và trí tuệ nhân tạo. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của Perceptron Model:
- Phân loại hình ảnh: Perceptron Model có thể được sử dụng để phân loại hình ảnh vào các nhóm khác nhau, chẳng hạn như phân loại ảnh là mèo hay chó.
- Nhận dạng chữ viết tay: Perceptron Model có thể được sử dụng để nhận dạng các ký tự viết tay và phân loại chúng vào các nhóm tương ứng.
- Phát hiện spam: Perceptron Model có thể được sử dụng để phân loại email là spam hay không spam dựa trên các đặc trưng của nội dung và tiêu đề email.
- Dự đoán giá cổ phiếu: Perceptron Model có thể được sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu dựa trên các yếu tố kinh tế và tài chính.
- Phân tích cảm xúc: Perceptron Model có thể được sử dụng để phân tích cảm xúc trong các văn bản, ví dụ như phân loại các bài viết là tích cực, tiêu cực hay trung lập.
- Tự động lái xe: Perceptron Model có thể được sử dụng trong các hệ thống tự động lái xe để phân loại các đối tượng trên đường và đưa ra quyết định lái xe phù hợp.
- Hệ thống gợi ý: Perceptron Model có thể được sử dụng trong các hệ thống gợi ý để phân loại sở thích của người dùng và đề xuất những sản phẩm, bài viết hoặc nội dung phù hợp.
Đây chỉ là một số ví dụ và ứng dụng phổ biến của Perceptron Model. Phạm vi sử dụng của nó rất đa dạng và phụ thuộc vào tác vụ cụ thể và dữ liệu đầu vào.
Xem thêm Perceptron trong Pytorch
Vấn đề và hạn chế của Perceptron Model
Mặc dù Perceptron Model có nhiều ưu điểm, nhưng nó cũng đối diện với một số vấn đề và hạn chế. Dưới đây là một số vấn đề và hạn chế phổ biến của Perceptron Model:
- Linear Separability: Perceptron Model chỉ hoạt động tốt trên các tập dữ liệu có thể được phân loại hoàn toàn bằng một siêu phẳng tuyến tính. Nếu tập dữ liệu không linearly separable, Perceptron Model sẽ không thể hội tụ đến một giải pháp tối ưu.
- Dễ bị vấn đề của local optima: Thuật toán huấn luyện Perceptron có thể dễ dẫn đến vấn đề của local optima, trong đó nó tìm ra một giải pháp tối ưu cục bộ nhưng không phải là giải pháp tối ưu toàn cục.
- Khả năng học các mô hình phức tạp: Perceptron Model chỉ có thể học các mô hình tuyến tính đơn giản và không thể học các mô hình phức tạp như XOR hay mô hình phân loại phi tuyến.
- Độ phức tạp tính toán: Perceptron Model yêu cầu tính toán đại số tuyến tính để thực hiện việc huấn luyện và dự đoán, đặc biệt là khi số lượng đặc trưng (features) lớn.
- Nhạy cảm với nhiễu: Perceptron Model có thể nhạy cảm với nhiễu trong dữ liệu đầu vào, và việc có các điểm dữ liệu nhiễu có thể ảnh hưởng đáng kể đến quá trình huấn luyện và kết quả dự đoán.
- Không hỗ trợ học không giám sát: Perceptron Model là một mô hình học có giám sát, nghĩa là nó yêu cầu nhãn (label) của các điểm dữ liệu huấn luyện. Nó không thể được sử dụng để huấn luyện dữ liệu không có nhãn.
- Quá tốn kém cho các bài toán phức tạp: Trong các bài toán phức tạp với dữ liệu lớn và phức tạp, Perceptron Model có thể trở nên quá tốn kém về mặt tính toán và yêu cầu tài nguyên cao.
Đó là một số vấn đề và hạn chế chung của Perceptron Model. Tuy nhiên, có nhiều biến thể và cải tiến của Perceptron Model
