Perceptron

程式簡介

使用說明

透過視覺化界面與動態更新展示「單層感知機( Perceptron )」的更新方法與使用

• 左方可以設定「學習率」；「收斂條件」：固定訓練次數 或 測試資料正確率

• 右方可以選擇「訓練資料集」；「視覺化更新速度」：感知機更新時動態顯示的速度

• 訓練時會將所選資料集分成2/3的訓練資料、1/3測試資料

• 下方可將所選資料集圖形化，支援2維、3維資料

• 訓練相關參數會顯示在最下方

• 訓練後必須重新選擇資料集來重制上次的訓練結果

範例圖

Perceptron演算法

演算法簡介

一種用於「分類」的「監督式學習」演算法

• 又稱為Perceptron Learning Algorithm簡稱「PLA」

• Perceptron為所有AI算法最基礎的一種

• 資料是線性可分的形況下才能正確分類（演算法才會停止 )，所以必須設定停止條件

  

• 以生物神經元模型為基礎所開發，但只是跟生物神經元傳遞訊號的機制類似，除此之外沒有其他關係

• 神經網路架構圖：

  

演算法步驟

1. 前饋階段

• 假設一筆輸入向量 x 為 p 維度

• 將bias加入 x 中，即常數 1

• 感知機的權重 w 為 p+1 維度，即包含bias，隨機初始化

• 參數與激勵函數如下：

,

感知機透過下式運作：

2. 更新階段

前饋階段的輸出，1代表class 1；-1代表class 2。接下來要做更新的動作，如下：

x 表輸入向量、η表示學習率

詳細收斂證明請參考台大林軒田老師的這部教學影片：https://reurl.cc/pmMb4d

3. 疊代階段

持續做1、2步，直到達到停止( 收斂 )條件