Итак, допустим, вы работаете в медицинской лаборатории, и вам поставили задачу создать искусственно интеллектуальное решение, способное определять, есть ли у пациента рак или нет, на основе уже имеющихся у вас документированных данных.
С технической точки зрения это можно понимать так: обучение с учителем, требующая, чтобы модель ИИ классифицировала введенный случай на один из двух (двоичный)классы или категории, т.е. есть у этого пациента рак или нет?
Решением/моделью ИИ здесь будет персептрон.
Как выглядит персептрон?
По правде говоря, персептрон и почти все другие модели ИИ представляют собой набор математических уравнений в коде, но обычной практикой является изображать (в примерах, анимациях, рисунках и т. д.) эти модели ИИ, чтобы проиллюстрировать их работу. Персептрон обычно сравнивают с нейронами в головном мозге.
Нейрон принимает сигналы/входы через наши органы чувств через дендриты, и на основе этой информации тело клетки выдает выходные данные.
Точно так же персептрон принимает входные данные, предоставленные нами, выполняет суммирование этих входных данных и, таким образом, обеспечивает выход.
Пристальный взгляд:
Как упоминалось выше, в основном персептрон классифицирует или создает различие в предоставленных данных. Если бы мы рассматривали наши данные как график на графике, работа персептрона состояла бы в том, чтобы построить линейную линию для разумной классификации данных. В этот момент важно помнить общее уравнение прямой линии:
Теперь давайте углубимся в то, из чего сделан персептрон:
Персептрон состоит из следующего: входной слой, соответствующие веса, взвешенная сумма, функция активации и, наконец, выход.
Входной слой: этот слой соответствует данным, которые мы вводим в наш персептрон, и смещению. Пока что думайте о каждом входе x1, x2 и т. д. как о числах, а также обратите внимание, что персептрон не ограничен определенным количеством входов. Здесь каждый вход будет называться входным узлом или просто узлом. И смещение здесь представляет собой константу c (из уравнения прямой линии, показанного выше) на прямой линии, которую наш персептрон будет формировать и использовать для классификации. Смещение в большинстве моделей персептрона принимается равным 1, это будет пояснено в следующем пункте.
Веса: к каждому узлу нашего персептрона будет привязан соответствующий вес, который в основном представляет собой число, описывающее важность или релевантность этого конкретного узла для уравнения. Важно отметить, что, поскольку смещение принимается равным 1, соответствующий вес смещения будет константой c нашего уравнения прямой линии (как показано выше).
Взвешенная сумма: здесь рассчитывается чистая сумма произведения между каждым узлом и его весом, это важно для дальнейшего.
Теперь нам нужно сесть и напомнить себе, каким должен быть выход персептрона. До этого момента мы заявляли, что персептрон предназначен для классификации, дифференциации, разделения, утверждения «да» или «нет», т. е. предоставления выходных данных для нашего бинарного сценария. Таким образом, нам понадобится дополнительная функция, способная понять взвешенную сумму и, таким образом, классифицировать наш данный случай.
Функция активации: здесь мы будем использовать ступенчатую функцию, чтобы понять нашу взвешенную сумму. Ступенчатая функция выводит 1 для любого входного значения, равного или превышающего 0, и выдает 0 для любого входного значения, меньшего 0. Другими словами, выход персептрона является логическим выходом.
И на основе данных, которые у нас были до этого решения, мы сможем понять, что представляют собой 1 и 0.
В заключение, это подводит нас к нашему первоначальному исследованию данных о раке. Основываясь на этих данных, наш персептрон теперь сможет найти воображаемую прямую линию, которая классифицирует/разделяет данные для соответствия раковым и нераковым пациентам. Теперь, вооружившись этим знанием, он способен с достаточной точностью предсказать результаты теста на рак у неизвестного пациента.
Другие варианты использования персептрона
Из-за того, что персептрон способен отличать один выходной класс/случай от другого, выдавая логический результат, его также можно использовать для реализации логических вентилей, таких как И, ИЛИ или даже вентили XOR!
Подробнее об этом можно узнать здесь.
Предлагаемые чтения:
На этом я заканчиваю свою первую статью о персептронах! Если вам понравилось это, пожалуйста, подпишитесь и оставьте комментарий о том, как вы думаете, что следующая статья может быть лучше!
Далее — многослойные персептроны! Быть в курсе!
