Perceptron là gì? Những thông tin bạn cần biết về mô hình perceptron

Perceptron là gì? 

Trong Học máy (Machine learning) và Trí tuệ nhân tạo AI, Perceptron là thuật ngữ được sử dụng phổ biến nhất. Đây là bước cơ bản để chúng ta tìm hiểu các công nghệ Học máy và Học sâu.

Perceptron bao gồm một tập hợp các trọng số, giá trị đầu vào hoặc điểm số và ngưỡng. Là một khối xây dựng của Mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network). Ban đầu, vào giữa thế kỷ 19, ông Frank Rosenblatt Đã phát minh ra Perceptron để thực hiện các phép tính nhất định nhằm phát hiện các khả năng dữ liệu đầu vào hoặc thông tin kinh doanh. 

Perceptron là một thuật toán học máy tuyến tính được sử dụng để học có giám sát (supervised learning) cho các bộ phân loại nhị phân khác nhau. Thuật toán này cho phép các nơ-ron học các phần tử và xử lý từng phần tử một trong quá trình chuẩn bị. 

Các loại Perceptron

Lớp đơn (Single layer)

Perceptron một lớp được xác định bởi khả năng phân loại tuyến tính các đầu vào. Điều này có nghĩa là loại mô hình này chỉ sử dụng một đường siêu phẳng duy nhất và phân loại các đầu vào theo các trọng số đã học trước đó. 

Đa lớp (Multilayer)

Perceptron nhiều lớp được xác định bởi khả năng sử dụng các lớp trong khi phân loại đầu vào. Loại này là một thuật toán xử lý cao cho phép máy phân loại đầu vào bằng cách sử dụng nhiều lớp khác nhau cùng một lúc. 

Perceptron trong học máy

Perceptron là Thuật ngữ được sử dụng phổ biến nhất trong Trí tuệ nhân tạo và Học máy - Artificial Intelligence and Machine Learning (AIML). Đây là bước khởi đầu của việc học các công nghệ mã hóa và Học sâu (Deep Learning), bao gồm các giá trị đầu vào, điểm số, ngưỡng và trọng số triển khai các cổng logic. 

Perceptron là bước nuôi dưỡng Liên kết thần kinh nhân tạo. Vào thế kỷ 19, ông Frank Rosenblatt đã phát minh ra Perceptron để thực hiện các tính toán cấp cao nhằm phát hiện các khả năng dữ liệu đầu vào hoặc thông tin kinh doanh. Tuy nhiên, bây giờ nó đã được sử dụng cho nhiều mục đích khác. 

Phân loại nhị phân trong học máy

Trong Machine Learning, bộ phân loại nhị phân được sử dụng để quyết định xem dữ liệu đầu vào có thể được biểu diễn dưới dạng vectơ số và thuộc một số danh mục cụ thể hay không. Bộ phân loại nhị phân là tuyến tính vì chúng tính đến các giá trị trọng số và các tính năng. Nó giúp thuật toán xác định giá trị phân loại hoặc phân phối xác suất xung quanh điểm dự đoán.

Mô hình Perceptron trong học máy là gì?

Perceptron là thuật toán học máy để học có giám sát các tác vụ phân loại nhị phân khác nhau. 

Mô hình Perceptron cũng được coi là một trong những loại mạng thần kinh nhân tạo tốt nhất và đơn giản nhất. Tuy nhiên, vì là một thuật toán học có giám sát của các bộ phân loại nhị phân. Chúng ta có thể coi mô hình Perceptron như một mạng thần kinh một lớp với bốn tham số chính là giá trị đầu vào, trọng số và độ lệch, tổng ròng, hàm kích hoạt.

Các thành phần cơ bản của Perceptron

Ông Frank Rosenblatt đã phát minh ra mô hình perceptron như một bộ phân loại nhị phân bao gồm ba thành phần chính:

Nút đầu vào hoặc Lớp đầu vào

Input Nodes or Input Layer là thành phần chính của Perceptron,  nhận dữ liệu ban đầu vào hệ thống để xử lý thêm. Mỗi nút đầu vào chứa một giá trị số thực.

Trọng lượng và độ lệch - Weight and Bias

Thông số trọng lượng (weight) thể hiện cường độ kết nối giữa các đơn vị. Đây là một tham số quan trọng khác của Perceptron. Trọng lượng tỷ lệ thuận với sức mạnh của nơ ron đầu vào liên quan trong việc quyết định đầu ra. Hơn nữa, độ lệch (bias) có thể được coi là dòng chặn trong một phương trình tuyến tính.

Chức năng kích hoạt:

Activation Function là những thành phần cuối cùng và quan trọng giúp xác định liệu nơ-ron có kích hoạt hay không. Chức năng kích hoạt có thể được coi là một chức năng bước.

Các loại chức năng Kích hoạt:

• Chức năng ký
• Chức năng bước
• Hàm sigmoid

Perceptron hoạt động như thế nào?

Mô hình perceptron bắt đầu bằng việc nhân tất cả các giá trị đầu vào và trọng số của chúng, sau đó cộng các giá trị này để tạo ra tổng trọng số. Hơn nữa, tổng trọng số này được áp dụng cho hàm kích hoạt, hay còn được gọi là hàm bước, 'f' để thu được đầu ra mong muốn.

Bước 1: Nhân tất cả các giá trị đầu vào với các giá trị trọng số tương ứng rồi cộng để tính tổng trọng số. Dưới đây là biểu thức toán học của nó:

∑wi*xi = x1*w1 + x2*w2 + x3*w3+……..x4*w4

Cộng thêm độ lệch 'b' vào tổng trọng số này sẽ giúp cải thiện hiệu suất của mô hình.

Bước 2: Một hàm kích hoạt được áp dụng với tổng trọng số nêu trên cho chúng ta kết quả đầu ra ở dạng nhị phân hoặc giá trị liên tục như sau:

Y=f(∑wi*xi + b)

Hàm Perceptron

Hàm perceptron ''f(x)'' có thể đạt được dưới dạng đầu ra bằng cách nhân đầu vào 'x' với hệ số trọng số 'w' đã học.

Về mặt toán học, chúng ta có thể diễn đạt nó như sau:

f(x)=1; nếu w.x+b>0

Mặt khác, f(x)=0

• 'w' đại diện cho vectơ trọng số có giá trị thực
• 'b' đại diện cho sự thiên vị
• 'x' đại diện cho một vectơ các giá trị x đầu vào.

Đặc điểm của Perceptron

Mô hình perceptron có các đặc điểm sau:

Perceptron là một thuật toán học máy để học có giám sát các bộ phân loại nhị phân.
Trong Perceptron, hệ số trọng số được tự động học.

• Ban đầu, các trọng số được nhân với các tính năng đầu vào và đưa ra quyết định kích hoạt nơron.
• Hàm kích hoạt áp dụng quy tắc bước để kiểm tra xem hàm trọng số có > 0 hay không.
• Ranh giới quyết định tuyến tính được vẽ ra, cho phép phân biệt giữa hai lớp có thể phân tách tuyến tính +1 và -1.
• Nếu tổng tất cả các giá trị đầu vào lớn hơn giá trị ngưỡng thì sẽ có tín hiệu đầu ra; nếu không, sẽ không có đầu ra nào được hiển thị.

Ý nghĩa của mô hình Perceptron 

Mô hình Perceptron trong học máy là một thuật toán học có giám sát, tập trung vào phân loại nhị phân tuyến tính của đầu vào. Thuật toán này, khi nó chủ yếu được nghiên cứu, nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho việc nhận dạng hình ảnh trong máy móc. 

Mô hình này được coi là một sự đổi mới chuẩn mực cho sự phát triển của công nghệ Trí tuệ nhân tạo vì nó có khả năng củng cố các thuật toán Học máy hiện có và thậm chí tạo ra các thuật toán nâng cao hơn. Mức độ phổ biến của Perceptron đã tăng lên ngay từ những ngày đầu tiên, nên có rất nhiều hy vọng và sự tích cực gắn liền với sự đổi mới này. Tuy nhiên, những hạn chế về cơ sở hạ tầng đã sớm bộc lộ và do đó, người ta cho rằng để dễ dàng triển khai Perceptron là một chặng đường dài. 

Một thuật toán học tập tự sắp xếp một mạng lưới các tế bào thần kinh nhân tạo để kết hợp các hành vi mong muốn, tầm quan trọng của mô hình perceptron cho phép các máy hoạt động hiệu quả theo phân loại nhị phân. 

Mặc dù perceptron một lớp chỉ có thể phân loại đầu vào thành các lớp với một lớp duy nhất, nhưng perceptron nhiều lớp cho phép mô hình tiến hành phân loại đầu vào với sự trợ giúp của nhiều lớp, khiến nó phù hợp với các đầu vào phức tạp và nâng cao hơn. 

Thuật toán học có giám sát, giống như mô hình perceptron, là thuật toán được tìm kiếm nhiều nhất trong lĩnh vực Học máy. Phổ biến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, mô hình perceptron bắt đầu phân loại nhị phân và giải quyết vấn đề khi nói đến bit dữ liệu. 

Tất nhiên, với tất cả những thứ mà nó có khả năng làm, mô hình perceptron cực kỳ đáng tin cậy và đóng vai trò quan trọng trong Học máy và Trí tuệ nhân tạo . 

Hạn chế của mô hình Perceptron

• Đầu ra của perceptron chỉ có thể là số nhị phân (0 hoặc 1) do hàm truyền giới hạn cứng.
• Perceptron chỉ có thể được sử dụng để phân loại các bộ vectơ đầu vào có thể phân tách tuyến tính. Nếu các vectơ đầu vào là phi tuyến tính, thì không dễ để phân loại đúng cách.

Tương lai của Perceptron

Chặng đường phía trước của mô hình Perceptron rất tươi sáng và có vai trò quan trọng vì nó giúp diễn giải dữ liệu bằng cách xây dựng các mẫu trực quan và áp dụng chúng trong tương lai. Học máy là một công nghệ Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, do đó, tương lai của công nghệ perceptron sẽ tiếp tục hỗ trợ và tạo điều kiện thuận lợi cho hành vi phân tích trong máy móc, từ đó làm tăng hiệu quả của máy tính.

Mô hình perceptron liên tục trở nên tiên tiến hơn và hoạt động hiệu quả trong các vấn đề phức tạp với sự trợ giúp của các tế bào thần kinh nhân tạo.

Những câu hỏi thường gặp

Tại sao perceptron được sử dụng? 

Perceptron là một bộ phân loại tuyến tính được sử dụng để phân loại dữ liệu thành hai phần nhị phân. Tạo điều kiện thuận lợi cho việc học có giám sát của các bộ phân loại nhị phân, thuật toán perceptron học và xử lý từng phần tử trong huấn luyện tại một thời điểm. Nó giúp phát hiện các tính năng đầu vào để lấy thông tin kinh doanh thông minh và phân loại đầu vào vì nó cho phép máy tự động tìm hiểu các hệ số trọng lượng. Perceptron thường được sử dụng cho các hoạt động cơ bản như nén dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, nhận dạng hình ảnh phức tạp chất lượng cao và mã hóa.

Ý nghĩa của một perceptron trong AI là gì?

Perceptron trong AI là một thuật toán để xử lý các bộ phân loại nhị phân một lớp. Nó rất hữu ích cho việc học các thuật toán có giám sát vì nó tự động học để tối ưu hóa các hệ số trọng số. Quyết định liệu một nơ-ron có được kích hoạt hay không được thực hiện bằng cách nhân các trọng số với các tính năng đầu vào. Nếu tổng của tín hiệu đầu vào và trọng số vượt quá một ngưỡng nhất định, thì đầu ra là tín hiệu hoặc 1, nếu không, thì không có đầu ra hoặc tín hiệu bằng không.

Kết luận

Perceptron là một trong những khái niệm cơ bản nhất về AI. Tất cả các mô hình Perceptron đang liên tục đóng góp cho Trí tuệ nhân tạo và Học máy. Các mô hình Perceptron giúp máy tính hoạt động hiệu quả hơn đối với các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng công nghệ Họ máy. Đây là những kiến ​​thức cơ bản về mạng nơ-ron nhân tạo, nếu bạn muốn nghiên cứu sâu hơn về mạng thần kinh thì tìm hiểu về mô hình Perceptron.