Perceptró

De Viquipèdia
Jump to navigation Jump to search
Fig.1 Esquema de blocs d'un perceptró

El perceptró, en l'àmbit d'aprenentatge automàtic, és un algorisme d'aprenentage supervisat per a classificadors binaris. Un classificador binari és una funció que pot decidir si unes dades d'entrada, representades per un vector de nombres, pertanyen a una classe específica. El perceptó és un tipus de classificador lineal, és a dir, un algorisme que realitza prediccions basades en una funció d'activació lineal formada per una sèrie de coeficients o pesos. EL perceptró és considerat com la forma més senzilla (neurona d'una sola capa) de xarxa neuronal. [1] [2] [3]

Fig.2 Definició matemàtica si la sortida és binària

Definició[modifica]

Un perceptor d' entrades i una sola sortida binària ve definit per pesos o coeficients i l'aplicació de la funció d'activació del tipus funció de Heaviside :

Fig.3 Exemple de procés d'aprenentatge

Procediment iteractiu : (vegeu Fig.3)

  1. S'inicialitzen els pesos a zero.
  2. Es calcula l'error de la sortida (valor esperat menys valor obtingut) :
  3. Es fixen els nous pesos amb : pesos anteriors + entrada ponderada per error de la sortida : (és una generalització de l'algorisme LMS)

Exemples[modifica]

Perceptró que implementa una porta AND de dues entrades:[modifica]

Fig.4 Exemple de funció AND

Taula de valors que resol els valors de la Fig.4 :

Entrada Pesos f(z)
1 = 1.5
1 = 1.5

Perceptró que implementa una porta OR de dues entrades:[modifica]

Fig.5 Exemple de funció OR

Taula de valors que resol els valors de la Fig.5 :

Entrada Pesos f(z)
1 = 0.5
1 = 0.5

Referències[modifica]

  1. «What the Hell is Perceptron? – Towards Data Science». Towards Data Science, 09-09-2017.
  2. «Single-layer Neural Networks (Perceptrons)» (en anglès). https://computing.dcu.ie.+[Consulta: 8 novembre 2018].
  3. «Perceptrons and Neural Networks» (en anglès). https://www.cs.cmu.edu.+[Consulta: 8 novembre 2018].

Vegeu també[modifica]