Rate this post

Perceptron là một neuron Network có một lớp, hay chúng ta có tên gọi khác là neueron network là một perceptron nhiều lớp. Perceptron là một bộ classification nhị phân và nó được sử dụng trong việc supervised learning. Một mô hình đơn giản của nơ-ron sinh học trong mạng nơ-ron nhân tạo được gọi là Perceptron.

Một hàm có thể quyết định xem đầu vào được biểu thị bằng một vectơ số có thuộc về một số lớp cụ thể hay không được gọi là bộ phân loại nhị phân. Bộ phân loại nhị phân là một loại bộ phân loại tuyến tính. Bộ phân loại tuyến tính là một thuật toán phân loại đưa ra các dự đoán của nó dựa trên một hàm dự đoán tuyến tính kết hợp một tập trọng số với vectơ đặc trưng.

Các bài viết liên quan:

Thuật toán perceptron được thiết kế để phân loại đối tượng thành một trong hai loại, phân loại đầu vào trực quan và phân tách các nhóm bằng một đường thẳng. Phân loại là một phần quan trọng của xử lý hình ảnh và học máy. Thuật toán perceptron phân loại các mẫu, tức là tìm và phân loại bằng nhiều phương tiện khác nhau bằng cách sử dụng thuật toán học máy và nhóm bằng cách tìm sự phân tách tuyến tính giữa các đối tượng và mẫu khác nhau được nhận thông qua đầu vào số hoặc trực quan.

Xem thêm Multi-layer Perceptron trong TensorFlow

Một mạng nơ-ron bình thường trông giống như sau.

Perceptron bao gồm bốn phần và cần phải hiểu để triển khai mô hình perceptron trong PyTorch.

Xem thêm Perceptron Model – Các bước thiết lập Perceptron Model

  1. Giá trị đầu vào hoặc một lớp đầu vào

Lớp đầu vào của perceptron được tạo ra từ các tế bào thần kinh đầu vào nhân tạo và đưa dữ liệu ban đầu vào hệ thống để xử lý thêm.

  1. Trọng số và độ chệch

Trọng lượng thể hiện sức mạnh hoặc kích thước của kết nối giữa các đơn vị. Nếu trọng số từ nút 1 đến nút 2 có số lượng lớn hơn, thì nơron 1 có ảnh hưởng lớn hơn so với nơron 2. Mức độ ảnh hưởng của đầu vào đối với đầu ra, được xác định bằng trọng số.

Bias tương tự như đánh chặn được thêm vào trong một phương trình tuyến tính. Nó là một tham số bổ sung có nhiệm vụ điều chỉnh đầu ra cùng với tổng trọng số của các đầu vào cho nơ-ron.

  1. Chức năng kích hoạt

Một tế bào thần kinh có nên được kích hoạt hay không, được xác định bởi một chức năng kích hoạt. Hàm kích hoạt tính toán tổng có trọng số và thêm độ lệch với nó để đưa ra kết quả.

Neuron Network dựa trên Perceptron, vì vậy nếu chúng ta muốn hiểu cách hoạt động của Neuron Network, hãy tìm hiểu cách một perceptron hoạt động.

Perceptron hoạt động theo ba bước đơn giản như sau:

a) Trong bước đầu tiên, tất cả đầu vào x được nhân với trọng số của chúng được ký hiệu là K. Bước này là cần thiết vì đầu ra của bước này sẽ là đầu vào cho bước tiếp theo.

b) Bước tiếp theo là cộng tất cả các giá trị đã nhân từ K1 đến Kn. Nó được gọi là tổng có trọng số. Tổng có trọng số này sẽ được coi là đầu vào cho bước tiếp theo.

c) Trong bước tiếp theo, tổng trọng số, được tính từ bước trước, được áp dụng cho chức năng kích hoạt chính xác.

Ví dụ

Lưu ý 1: Trọng số thể hiện độ mạnh của node cụ thể.

Lưu ý 2: Giá trị thiên vị cho phép bạn thay đổi đường cong chức năng kích hoạt lên hoặc xuống.

Lưu ý 3: Các chức năng kích hoạt được sử dụng để ánh xạ đầu vào giữa giá trị được yêu cầu như (0, 1) hoặc (-1, 1)

Lưu ý 4: Perceptron thường được sử dụng để phân loại dữ liệu thành hai phần. Do đó, nó còn được gọi là Bộ phân loại nhị phân tuyến tính.

PyTorch và Perceptron

PyTorch là một thư viện mã nguồn mở cho việc xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu (deep learning) trong Python. Nó cung cấp một giao diện linh hoạt và mạnh mẽ cho việc thực hiện các phép tính số học trên các tensor và xây dựng các mạng neural network.

PyTorch cung cấp các lớp và hàm tích hợp sẵn cho việc xây dựng perceptron và các mô hình neural network khác. Với PyTorch, bạn có thể dễ dàng định nghĩa cấu trúc của perceptron, các lớp mạng neural network và các hàm kích hoạt tương ứng.

Xem thêm Training cho Perceptron Model trong Pytorch

Cụ thể, để xây dựng một perceptron trong PyTorch, bạn cần:

  1. Xác định số lượng đầu vào và đầu ra của perceptron.
  2. Định nghĩa một lớp mạng neural network với các lớp đầu vào và đầu ra tương ứng.
  3. Định nghĩa các tham số của perceptron như trọng số và ngưỡng.
  4. Định nghĩa quy trình lan truyền thuận (forward pass) của perceptron, trong đó tính tổng có trọng số của các đầu vào và áp dụng hàm kích hoạt.
  5. Huấn luyện perceptron bằng cách tối ưu hóa các tham số thông qua thuật toán gradient descent hoặc các thuật toán tối ưu hóa khác.

PyTorch cung cấp các công cụ và hàm tích hợp sẵn để tính toán gradient và cập nhật trọng số trong quá trình huấn luyện.

Áp dụng Perceptron trong bài toán thực tế

Perceptron có thể được áp dụng trong nhiều bài toán phân loại nhị phân đơn giản. Dưới đây là một ví dụ về việc áp dụng perceptron trong bài toán phân loại hình ảnh:

Giả sử chúng ta muốn xây dựng một mô hình perceptron để phân loại hình ảnh là mèo và chó. Đầu vào của perceptron là các hình ảnh đã được biểu diễn dưới dạng các đặc trưng số (ví dụ: độ sáng, kích thước, màu sắc). Đầu ra của perceptron sẽ là một giá trị nhị phân, 0 hoặc 1, đại diện cho mèo và chó tương ứng.

Quá trình áp dụng perceptron trong bài toán này có thể bao gồm các bước sau:

  1. Chuẩn bị dữ liệu: Thu thập và chuẩn bị tập dữ liệu huấn luyện gồm các hình ảnh của mèo và chó. Đặc trưng của hình ảnh cần được trích xuất và biểu diễn dưới dạng các giá trị số.
  2. Xây dựng perceptron: Định nghĩa cấu trúc perceptron trong PyTorch bằng cách sử dụng các lớp mạng neural network và hàm kích hoạt. Xác định số lượng đầu vào và đầu ra của perceptron dựa trên đặc trưng của hình ảnh và số lượng lớp phân loại (2 trong trường hợp này).
  3. Huấn luyện perceptron: Sử dụng tập dữ liệu huấn luyện, áp dụng thuật toán gradient descent hoặc các thuật toán tối ưu hóa khác để điều chỉnh các trọng số và ngưỡng của perceptron. Quá trình này sẽ giúp perceptron học cách phân loại đúng các hình ảnh mèo và chó.
  4. Đánh giá và kiểm tra: Sử dụng tập dữ liệu kiểm tra độc lập, đánh giá hiệu suất của perceptron bằng các chỉ số như độ chính xác (accuracy), độ phủ (recall), và độ chính xác dương tích cực (positive predictive value). Điều chỉnh cấu trúc và tham số của perceptron nếu cần thiết để cải thiện hiệu suất.

Lưu ý rằng perceptron là một mô hình đơn giản và hạn chế của neural network. Đối với bài toán phức tạp hơn, có thể cần sử dụng các mô hình neural network sâu và các kỹ thuật tiên tiến khác như Convolutional Neural Networks (CNN) để đạt được kết quả tốt hơn.

Xem thêm Single Layer Perceptron trong TensorFlow

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Contact Me on Zalo
Call now