Ein Perceptron ist ein künstliches Neuron, das für neuronale Netze im Deep Learning unerlässlich ist. Erfahre mehr über sein Prinzip, seine Verwendung und seine Bedeutung für die Data Science.
Um zu verstehen, was ein Perceptron ist, musst Du zuerst das Konzept eines künstlichen neuronalen Netzes verstehen. Wie Du wahrscheinlich weißt, besteht das menschliche Gehirn aus Milliarden von Neuronen.
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Diese Neuronen sind miteinander verbundene Nervenzellen und ermöglichen die Verarbeitung und Übertragung von chemischen und elektrischen Signalen. Dendriten sind Zweige, die Informationen von anderen Neuronen erhalten. Die Zellkerne verarbeiten die von den Dendriten erhaltenen Informationen. Synapsen schließlich dienen als Verbindung zwischen den Neuronen.
Künstliche Neuronen versuchen, die Funktionsweise der Neuronen im Gehirn nachzuahmen. Dabei handelt es sich um eine mathematische Funktion, die auf einem Modell biologischer Neuronen basiert. Jedes Neuron empfängt Daten, wiegt sie, berechnet ihre Summe und erzeugt über eine nichtlineare Funktion ein Ergebnis.
Ein künstliches neuronales Netz besteht aus mehreren künstlichen Neuronen. Die Ergebnisse von Berechnungen werden von einem Neuron zum anderen weitergeleitet, wobei jedes Neuron einen internen Zustand beibehält, der als Aktivierungssignal bezeichnet wird. Die Neuronen sind untereinander durch Verbindungslinks verbunden, durch die Informationen über die eingegebenen Daten fließen.
In jedem neuronalen Netz wird zwischen der Eingabeschicht, der Ausgabeschicht und verschiedenen versteckten Schichten unterschieden. Die Daten werden von einer Schicht zur anderen weitergeleitet.
Was ist ein Perceptron?
Das Perceptron wurde 1957 von Frank Rosenblatt am Cornell Aeronautical Laboratory erfunden. Auf der Grundlage der ersten Konzepte für künstliche Neuronen schlug er die „Perceptron-Lernregel“ vor.
Ein Perceptron ist ein künstliches Neuron und damit eine Einheit eines neuronalen Netzes. Es führt Berechnungen durch, um Merkmale oder Trends in den Eingabedaten zu erkennen.
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Dies ist ein Algorithmus für das überwachte Lernen von binären Klassifizierern. Es ist dieser Algorithmus, der es künstlichen Neuronen ermöglicht, die Elemente eines Datensatzes zu lernen und zu verarbeiten.
Das Perceptron spielt eine wichtige Rolle in Machine-Learning-Projekten. Es wird häufig zur Klassifizierung von Daten oder als Algorithmus zur Vereinfachung oder Überwachung der Lernfähigkeit von binären Klassifizierern eingesetzt.
Wir erinnern uns: Beim überwachten Lernen geht es darum, einem Algorithmus beizubringen, Vorhersagen zu treffen. Um dies zu erreichen, wird der Algorithmus mit Daten gefüttert, die bereits korrekt beschriftet sind.
Die Perceptron-Lernregel🧠
👉Gemäß der Perceptron Learning Rule (Perzeptron-Lernregel) lernt der Algorithmus automatisch die optimalen Gewichtungskoeffizienten. Die Eigenschaften der Eingabedaten werden mit diesen Gewichten multipliziert, um zu bestimmen, ob ein Neuron „zündet“ oder nicht.
Das Perceptron empfängt mehrere Eingangssignale. Wenn die Summe der Signale einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, wird ein Signal erzeugt oder im Gegenteil kein Ergebnis ausgegeben.
Im Rahmen der überwachten Lernmethode des Machine Learning ist es das, was die Kategorie einer Datenprobe vorhersagt. Es handelt sich also um ein wesentliches Element.
Die Funktion des Perceptrons
In Wirklichkeit ist das Perceptron eine mathematische Funktion. Die Eingabedaten (x) werden mit den Gewichtungskoeffizienten (w) multipliziert. Das produzierte Ergebnis ist ein Wert.
ℹ️Dieser Wert kann positiv oder negativ sein. Das künstliche Neuron wird aktiviert, wenn der Wert positiv ist. Es wird also nur aktiviert, wenn das berechnete Gewicht der Eingabedaten einen bestimmten Schwellenwert überschreitet.ℹ️
Das vorhergesagte Ergebnis wird mit dem bekannten Ergebnis verglichen. Bei einer Differenz wird der Fehler zurückgerechnet, um eine Anpassung der Gewichte zu ermöglichen.
Single-Layer- vs. Multi-Layer-Perceptron
Man unterscheidet zwei Arten von Perzeptronen: einschichtige und mehrschichtige. Ein einschichtiges Perzeptron kann nur trennbare lineare Funktionen lernen.
Ein mehrschichtiges Perzeptron, auch „feed-forward“ neuronales Netz genannt, überwindet diese Grenze und bietet eine höhere Rechenleistung. Es ist auch möglich, mehrere Perceptrons zu kombinieren, um einen leistungsstarken Mechanismus zu schaffen.
Perzeptron und neuronale Netze
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein neuronales Netz eine Gruppe miteinander verbundener Perzeptrons ist. Seine Funktionsweise beruht auf Multiplikationsoperationen zwischen zwei wichtigen Komponenten: den Dateneingaben (Input) und der Gewichtung.
Die Summe dieser Multiplikation wird an eine Aktivierungsfunktion weitergeleitet und bestimmt einen binären Wert von 0 oder 1. Damit werden die Daten klassifiziert.
Wie lerne ich den Umgang mit dem Perceptron?
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