شبکه عصبی پرسپترون چیست؟ – طرز کار به زبان ساده
پرسپترون (Perceptron) یکی از مفاهیم کلیدی و رایج در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. این مدل به عنوان ابتدایی‌ترین جزء شبکه‌های عصبی مصنوعی شناخته می‌شود. در این مطلب از مجله بیا تو ای آی، به بررسی شبکه عصبی پرسپترون، اجزا و نحوه عملکرد آن می‌پردازیم. پرسپترون، ساده‌ترین نوع شبکه عصبی است که بر اساس ترکیب خطی ورودی‌ها، تصمیم‌گیری و پیش‌بینی می‌کند.
ابتدا به تاریخچه پرسپترون می‌پردازیم و توضیح می‌دهیم که شبکه عصبی پرسپترون چیست و چگونه کار می‌کند. سپس با اجزا سازنده و اصول یادگیری این شبکه آشنا می‌شویم و به کاربردهای آن در یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی اشاره می‌کنیم. این مدل به عنوان پایه بسیاری از الگوریتم‌های پیشرفته روز عمل می‌کند و نقشی اساسی در توسعه هوش مصنوعی داشته است.
برای آموزش هوش مصنوعی کلیک کنید.
تاریخچه پرسپترون
مفهوم «پرسپترون» برای اولین بار توسط فرانک روزنبلات، روان‌شناس آمریکایی، در سال ۱۹۵۷ معرفی شد. روزنبلات که تحت تأثیر نورون‌های زیستی و توانایی یادگیری آن‌ها قرار گرفته بود، پرسپترون را به عنوان مدلی متشکل از یک یا چند ورودی، یک بخش پردازشگر، و یک خروجی توسعه داد. ایده اولیه روزنبلات ساخت دستگاهی فیزیکی بود که مانند یک نورون عمل کند، اما اولین پیاده‌سازی این ایده به صورت نرم‌افزاری روی کامپیوتر IBM 704 انجام شد. سرانجام، روزنبلات این نرم‌افزار را روی سخت‌افزار شخصی‌سازی شده‌ای برای بازشناسی تصویر پیاده‌سازی کرد.
در همین راستا، یک شبکه عصبی عمیق از نورون‌های مصنوعی و یک استراتژی «پیش‌رونده» (Feed-Forward) تشکیل می‌شود. این شبکه‌ها، ساختاری بسیار ساده دارند و فارغ از نوع خطی یا غیرخطی داده‌ها، به یادگیری ادامه می‌دهند. جریان اطلاعات میان نورون‌ها یا گره‌های شبکه عصبی پیوسته است و تنها پس از رسیدن به گره پایانی متوقف می‌شود. در ادامه، شبکه‌های عصبی زیستی و مصنوعی را با یکدیگر مقایسه می‌کنیم و به بررسی تفاوت‌ها و شباهت‌های آن‌ها می‌پردازیم.
این شبکه‌های عصبی، با وجود سادگی در ساختار، قادر به یادگیری الگوهای پیچیده‌تر و تحلیل داده‌های مختلف هستند، که این ویژگی آن‌ها را در کاربردهای مختلف یادگیری ماشین بسیار موثر کرده است. فهم درست این اصول، به ما کمک می‌کند تا درک بهتری از عملکرد شبکه‌های عصبی و نقش آن‌ها در پیشرفت تکنولوژی هوش مصنوعی داشته باشیم.
علیرغم دیدگاه مثبت روزنبلات و جامعه هوش مصنوعی نسبت به این تکنولوژی جدید، بعداً مشخص شد که پرسپترون تنها برای داده‌های خطی کاربرد دارد. این محدودیت باعث شد که پرسپترون نتواند الگوهای پیچیده‌تر را تشخیص دهد و در زمان معرفی، مورد استقبال گسترده‌ای قرار نگیرد. با این حال، پرسپترون نقطه شروع مهمی در توسعه شبکه‌های عصبی مصنوعی بود و راه را برای پیشرفت‌های بعدی در این زمینه هموار کرد. بعدها، پژوهشگران با بهره‌گیری از اصول پرسپترون، مدل‌های چند لایه و الگوریتم‌های پیچیده‌تری را توسعه دادند که قادر به پردازش داده‌های غیرخطی و حل مسائل پیچیده‌تر بودند. این پیشرفت‌ها، زمینه‌ساز تحولات بزرگ در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی شد.
منظور از شبکه عصبی پرسپترون چیست؟
پرسپترون، کوچک‌ترین جزء سازنده شبکه‌های عصبی مصنوعی است. این شبکه تک لایه یا الگوریتم یادگیری ماشینی، بیشترین کاربرد را در یادگیری نظارت شده، به‌ویژه در دسته‌بندی دودویی دارد. پرسپترون نوعی نورون مصنوعی است که ورودی‌ها را پردازش کرده، از آن‌ها یاد می‌گیرد و محاسبات لازم را انجام می‌دهد. یک شبکه پرسپترون مجموعه‌ای از گزاره‌های منطقی ساده را شامل می‌شود که با ترکیب این گزاره‌ها، آرایه‌ای از گزاره‌های پیچیده‌تر به نام شبکه عصبی شکل می‌گیرد.
مغز انسان از شبکه‌ای پیچیده متشکل از میلیاردها سلول به نام نورون تشکیل شده است که وظیفه پردازش و جابه‌جایی سیگنال‌ها را بر عهده دارند. نورون‌های مغز به سیگنال‌های شیمیایی و الکتریکی واکنش نشان می‌دهند و این سیگنال‌ها احتمال فعال شدن نورون‌ها را افزایش یا کاهش می‌دهند، که به تشکیل «شبکه عصبی زیستی» (Biological Neural Network | BNN) منجر می‌شود. ساختار یک نورون زیستی شامل یک سیناپس، چند دندریت، بدنه سلول و آکسون است. هر کدام از این اجزا نقش مهمی در پردازش عصبی دارند.
سیناپس‌ها وظیفه اتصال آکسون‌ها به نورون‌ها و پردازش ورودی‌ها را بر عهده دارند. دندریت‌ها سیگنال‌ها را دریافت می‌کنند و بدنه سلول این سیگنال‌ها را جمع‌آوری می‌کند. انتقال سیگنال‌ها به نورون‌های دیگر توسط آکسون انجام می‌شود. در نهایت، یک شبکه عصبی زیستی با وجود سرعت کم، به شکل موثری به پردازش موازی ورودی‌ها می‌پردازد.
پس از فهمیدن مفهوم شبکه عصبی پرسپترون و آشنایی با ساختار نورون‌های زیستی، حال به معرفی نورون‌های مصنوعی می‌پردازیم که بر اساس همان اصول نورون‌های زیستی طراحی شده‌اند و در ایجاد شبکه‌های عصبی مصنوعی نقشی اساسی دارند.
نورون مصنوعی
موجودیتی که بر اساس نورون‌های زیستی طراحی شده و در واقع نوعی تابع ریاضیاتی است. ورودی نورون به صورت مقادیر دودویی مانند ۰ و ۱ خلاصه می‌شود، به این معنی که ممکن است فعال یا غیرفعال باشد. خروجی نورون مصنوعی با اعمال یک «تابع آستانه» (Threshold Function) بر مجموع مقادیر ورودی تعیین می‌شود. این تابع می‌تواند خطی یا غیرخطی باشد. در تابع خطی، اگر مجموع مقادیر ورودی بیشتر یا مساوی با حدآستانه مشخص شده باشد، خروجی برابر با ۱ خواهد بود و در غیر این‌صورت برابر با ۰. اما در توابع غیرخطی، خروجی وابسته به ورودی است و ممکن است هر مقداری بین ۰ و ۱ را به خود بگیرد.
در همین راستا، یک شبکه عصبی عمیق از نورون‌های مصنوعی و یک استراتژی «پیش‌رونده» (Feed-Forward) تشکیل می‌شود. این شبکه‌ها، ساختاری بسیار ساده دارند و فارغ از نوع خطی یا غیرخطی داده‌ها، به یادگیری ادامه می‌دهند. جریان اطلاعات میان نورون‌ها یا گره‌های شبکه عصبی پیوسته است و تنها پس از رسیدن به گره پایانی متوقف می‌شود. در ادامه، شبکه‌های عصبی زیستی و مصنوعی را با یکدیگر مقایسه می‌کنیم و به بررسی تفاوت‌ها و شباهت‌های آن‌ها می‌پردازیم.
این شبکه‌های عصبی، با وجود سادگی در ساختار، قادر به یادگیری الگوهای پیچیده‌تر و تحلیل داده‌های مختلف هستند، که این ویژگی آن‌ها را در کاربردهای مختلف یادگیری ماشین بسیار موثر کرده است. فهم درست این اصول، به ما کمک می‌کند تا درک بهتری از عملکرد شبکه‌های عصبی و نقش آن‌ها در پیشرفت تکنولوژی هوش مصنوعی داشته باشیم.
شبکه عصبی زیستی و شبکه عصبی مصنوعی
همان‌طور که اشاره شد، ساختار نورون‌ها در شبکه‌های عصبی مصنوعی از نورون‌های زیستی الهام گرفته شده است. با این حال، تفاوت‌هایی میان این دو وجود دارد که در جدول زیر به چند مورد از آن‌ها اشاره می‌کنیم
| شبکه مصنوعی | شبکه عصبی زیستی |
| سرعت پردازش بالا | سرعت پردازش پایین |
| عدم امکان تخصیص حافظه جدید | تخصیص حافظه راحت با تغییر شدت اتصالات داخلی |
| اجرای ترتیبی عملیات ها | اجرای موازی و همزمان عملیات ها |
| در صورت وقوع مشکل، استخراج اطلاعات ممکن نیست | دریافت اطلاعات از گره‌های مجاور، حتی اگر با مشکل مواجه باشند. |
| یک واحد کنترل وظیفه نظارت و بررسی تمام اطلاعات و فرایندهای شبکه را بر عهده دارد | نظارتی بر داده‌های انتقال یافته وجود ندارد. |
| تغییرات تنها با اصلاحات الگوریتمی ممکن است | تغییرات و سازگاری مداوم در پاسخ به محیط |
| کاکرد تنها با استفاده از محاسبات ریاضی | نیاز به سیگنال های شیمیای و الکتریکی برای عملکرد |
پس از مقایسه شبکه‌های عصبی زیستی و مصنوعی، بخش بعدی را به بررسی تفاوت‌های میان پرسپترون و نورون اختصاص می‌دهیم.
پرسپترون و نورون
پرسپترون در واقع یک مدل ریاضیاتی است که از نورون زیستی الهام گرفته شده و برای تولید خروجی دودویی از مقادیر ورودی استفاده می‌شود. این مدل ساده، تلاش می‌کند رفتار نورون‌های زیستی را شبیه‌سازی کند و به سوالات بله یا خیر پاسخ دهد. با این حال، با گذشت زمان و افزایش پیچیدگی پروژه‌های کاربردی، نیاز به مدل‌های پیشرفته‌تر احساس شد. الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های پس‌انتشار (Backpropagation) که قادر به پردازش و تحلیل داده‌های پیچیده‌تری هستند، جایگزین پرسپترون شدند و دقت پیش‌بینی‌ها را بهبود بخشیدند. این تحول، نشان‌دهنده پیشرفت مداوم در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.
شبکه عصبی پرسپترون
شبکه عصبی پرسپترون به عنوان یکی از اولین و ساده‌ترین مدل‌های شبکه عصبی، نقش بنیادینی در توسعه هوش مصنوعی ایفا کرده است. این مدل ساده، که بر اساس عملکرد نورون‌های مغز انسان طراحی شده، الهام‌بخش توسعه شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر شده است که امروزه برای حل مسائل مختلف به کار می‌روند. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) بر اساس اصول اولیه پرسپترون توسعه یافته‌اند. با افزودن لایه‌های بیشتر و مکانیسم‌های یادگیری پیشرفته‌تر، این شبکه‌ها به‌طور قابل توجهی توانایی‌های خود را افزایش داده‌اند. برای مثال، شبکه‌های CNN به پردازش و تحلیل تصاویر با دقت بالا می‌پردازند، در حالی که شبکه‌های RNN توانایی حفظ اطلاعات در طول زمان را دارند و در پردازش داده‌های متوالی مانند متن و صدا عملکرد فوق‌العاده‌ای دارند.
امروزه، این شبکه‌های عصبی پیشرفته در طیف وسیعی از کاربردها به کار گرفته می‌شوند. در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP)، شبکه‌های RNN و مدل‌های مبتنی‌بر توجه (Attention-based) در ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و تولید متن مورد استفاده قرار می‌گیرند. از سوی دیگر، کاربرد شبکه‌های CNN شامل تشخیص اشیاء، طبقه‌بندی تصاویر و تشخیص چهره است. همچنین، شبکه LSTM در پیش‌بینی قیمت سهام، آب و هوا و تحلیل داده‌های مالی به کار می‌رود.
برای پیاده‌سازی این شبکه‌های عصبی، زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و متلب ابزارهای قدرتمندی ارائه می‌دهند. در پایتون، با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch و Keras، شبکه‌های عصبی پیچیده به راحتی پیاده‌سازی می‌شوند. این کتابخانه‌ها امکانات گسترده‌ای برای طراحی، آموزش و ارزیابی مدل‌ها فراهم می‌کنند. از سوی دیگر، متلب نیز شامل ابزارهای متنوعی برای شبیه‌سازی شبکه‌های عصبی است.
این ابزارهای برنامه‌نویسی به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند تا به راحتی شبکه‌های عصبی پیچیده را طراحی و پیاده‌سازی کنند و از آن‌ها در کاربردهای مختلف بهره ببرند. این پیشرفت‌ها نشان‌دهنده تأثیر بزرگ شبکه‌های عصبی بر توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.
اجزا سازنده شبکه عصبی پرسپترون چیست؟
اکنون که مفهوم شبکه عصبی پرسپترون را به‌خوبی درک کرده‌ایم، در این بخش به معرفی اجزای تشکیل‌دهنده پرسپترون می‌پردازیم:
1. مقادیر ورودی: مجموعه‌ای از مقادیر که برای پیش‌بینی خروجی استفاده می‌شوند و به عنوان دیتاست شناخته می‌شوند.
2. مقادیر وزنی: مقدار حقیقی هر ویژگی که به عنوان وزن شناخته می‌شود و نشان‌دهنده میزان اهمیت ویژگی در پیش‌بینی خروجی است.
3. بایاس: جهت‌گیری تابع فعال‌سازی را مشخص می‌کند و در معادله خط به آن عرض از مبدا گفته می‌شود.
4. تابع مجموع: تابعی که مقادیر ورودی را با وزن‌ها ترکیب کرده و حاصل جمع داده‌ها را محاسبه می‌کند.
5. تابع فعال‌سازی: این تابع خروجی هر مرحله از شبکه پرسپترون را به یک مقدار غیرخطی تبدیل می‌کند.
کاربرد مقادیر وزنی و بایاس
مقادیر وزنی و بایاس دو جزء حیاتی در مدل پرسپترون هستند. این پارامترها قابلیت یادگیری دارند و در طول آموزش شبکه برای دستیابی به خروجی مطلوب تغییر می‌کنند. مقادیر وزنی برای تعیین اهمیت هر ویژگی در پیش‌بینی خروجی استفاده می‌شوند. اگر مقدار وزن نزدیک به صفر باشد، یعنی ویژگی مورد نظر اهمیت کمتری دارد. هرچه فاصله وزن تا صفر بیشتر باشد، اهمیت آن ویژگی در فرایند آموزش بیشتر است. همچنین، مقادیر وزنی ممکن است مثبت یا منفی باشند؛ اگر وزن مثبت باشد، رابطه مستقیم با متغیر هدف دارد و اگر منفی باشد، رابطه معکوس دارند.
بایاس، همانند عرض از مبدا در معادله خط، عمل می‌کند. این پارامتر ثابت به تغییر خروجی کمک می‌کند و برای بهینه‌سازی مدل با داده‌های ورودی استفاده می‌شود. بایاس اجازه می‌دهد که مدل بتواند داده‌های مختلف را بهتر تطبیق دهد و دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش دهد. این دو پارامتر با همکاری یکدیگر، امکان ایجاد مدلی انعطاف‌پذیر و دقیق را فراهم می‌کنند که می‌تواند داده‌های پیچیده را به درستی تحلیل و پیش‌بینی کند.
این توضیحات نشان می‌دهند که چرا مقادیر وزنی و بایاس در پرسپترون ضروری هستند و چگونه به بهبود عملکرد مدل کمک می‌کنند.
شبکه عصبی پرسپترون چگونه کار می‌کند؟
تا اینجا خواندیم که پرسپترون جزء سازنده شبکه‌های عصبی است و اغلب در یادگیری ماشین و به عنوان دسته‌بند دودویی کاربرد دارد. برای مثال، تصور کنید یک شبکه پرسپترون با دو ورودی( x ) و( y ) داریم که هرکدام در پارامترهای وزنی( wx ) و( wy ) ضرب شده و شامل پارامتر بایاس ( b ) می‌شوند:
[ z = wx cdot x + wy cdot y + b ]
گراف زیر، دو دسته نمونه داده متفاوت را با استفاده از رنگ‌های آبی و قرمز نمایش می‌دهد:
هدف ما در این مسئله، تفکیک دو گروه داده با کمک شبکه پرسپترون و ایجاد مرز تصمیم برای دسته‌بندی دودویی است. مرز تصمیم ناحیه‌ای در فضای ویژگی‌ها است که نقاط داده گروه‌های مختلف را از هم جدا می‌کند.
به عنوان مثال، اگر مقادیر ۰.۵-، ۰.۵ و ۰ را به ترتیب به \( wy \)، \( wx \) و \( b \) اختصاص دهیم، تابع پرسپترون به شکل زیر خواهد بود:
\[ -0.5x + 0.5y = 0 \]
این معادله مرز تصمیمی را مشخص می‌کند که داده‌ها را به دو دسته جداگانه تفکیک می‌کند. بدین ترتیب، شبکه پرسپترون با تنظیم مقادیر وزنی و بایاس، داده‌ها را به طور دقیق دسته‌بندی می‌کند و مرز تصمیم مناسبی برای جداسازی دو گروه ایجاد می‌نماید.
نمودار معادله بالا به شکل زیر است:
هدف ما در این مسئله، تفکیک دو گروه داده با کمک شبکه پرسپترون و ایجاد مرز تصمیم برای دسته‌بندی دودویی است. مرز تصمیم ناحیه‌ای در فضای ویژگی‌ها است که نقاط داده گروه‌های مختلف را از هم جدا می‌کند.
به عنوان مثال، اگر مقادیر ۰.۵-، ۰.۵ و ۰ را به ترتیب به ( wy )، ( wx ) و ( b ) اختصاص دهیم، تابع پرسپترون به شکل زیر خواهد بود:
[ -0.5x + 0.5y = 0 ]
این معادله مرز تصمیمی را مشخص می‌کند که داده‌ها را به دو دسته جداگانه تفکیک می‌کند. بدین ترتیب، شبکه پرسپترون با تنظیم مقادیر وزنی و بایاس، داده‌ها را به طور دقیق دسته‌بندی می‌کند و مرز تصمیم مناسبی برای جداسازی دو گروه ایجاد می‌نماید.
نمودار معادله بالا به شکل زیر است:
اصول یادگیری پرسپترون
یکی از مهم‌ترین مشارکت‌های فرانک روزنبلات، نقش او در آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از اصول یادگیری پرسپترون است. این اصول و قواعد به پرسپترون اجازه می‌دهند تا به‌طور خودکار و به‌منظور تولید نتایج مورد نظر، از ضرایب وزنی بهینه برای یادگیری استفاده کند. روزنبلات اصول یادگیری پرسپترون را در چهار بخش تعریف کرد که شامل الگوریتم‌های «گرادیان کاهش» (Gradient Descent) و «تصادفی» (Stochastic) در گروه یادگیری نظارت شده و «هِبیان» (Hebbian) و «رقابتی» (Competitive) در گروه یادگیری نظارت نشده هستند.
در ادامه، به توضیح این اصول اولیه می‌پردازیم تا بفهمیم چگونه این قواعد باعث بهبود فرآیند یادگیری شبکه‌های عصبی می‌شوند و نقش مهمی در دقت و عملکرد پرسپترون دارند. این روش‌ها به شبکه‌های عصبی کمک می‌کنند تا از داده‌های ورودی به‌طور موثر یاد بگیرند و خروجی‌های دقیقی تولید کنند.
گرادیان کاهشی
برای بهینه‌سازی وزن‌های شبکه پرسپترون در یادگیری ماشین، به یک تابع تغییرپذیر برای پیش‌بینی خروجی نیاز داریم. پارامترهای وزنی و توابع فعال‌سازی در کاهش خطا نقش مهمی ایفا می‌کنند. توابع فعال‌سازی مقدار وزنی اختصاص یافته به هر ورودی در زمان پیش‌بینی خطا را تعیین می‌کنند. مدل پرسپترون زمانی دقت بالایی خواهد داشت که وابستگی کمی به مجموعه آموزشی داشته و قادر به تشخیص و پیش‌بینی مقادیر جدید باشد.
در فرایند گرادیان کاهشی، پارامترهای وزنی به‌روزرسانی می‌شوند. به عنوان مثال، قاعده پس‌انتشار (Backpropagation) یکی از انواع این روش‌های یادگیری است. با استفاده از این قاعده، وزن‌ها به گونه‌ای تنظیم می‌شوند که خطای پیش‌بینی مدل به حداقل برسد. این روش به پرسپترون امکان می‌دهد تا از داده‌ها به طور موثر یاد بگیرد و خروجی دقیقی تولید کند.
تصادفی
عبارت ریاضیاتی که به متغیر یا خروجی با ویژگی عدم قطعیت و تصادفی بودن اطلاق می‌شود. شبکه عصبی پرسپترون پارامترهای وزنی را بر اساس این ویژگی و به شیوه احتمالاتی تغییر می‌دهد. این روش تصادفی به شبکه پرسپترون کمک می‌کند تا از وابستگی زیاد به داده‌های خاص اجتناب کند و توانایی تعمیم‌دهی بهتری داشته باشد. به عبارت دیگر، استفاده از این رویکرد احتمالاتی باعث می‌شود مدل بتواند با داده‌های متنوع‌تر و شرایط غیرقطعی به خوبی کار کند.
هبیان
اصل یادگیری هبیان که در سال ۱۹۴۹ توسط دونالد او. هب معرفی شد، یکی از اصول مهم در یادگیری پرسپترون است. این رویکرد از ماتریس مقادیر وزنی برای به‌روزرسانی همبستگی میان وزن‌ها استفاده می‌کند. برای تغییر وزن‌ها، خروجی باید ترانهاده شود. این روش به شبکه عصبی کمک می‌کند تا همبستگی‌های میان مقادیر ورودی و خروجی را بهبود ببخشد و از این طریق، دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش دهد. به عبارت دیگر، اصل یادگیری هبیان باعث می‌شود که وزن‌های مرتبط با ورودی‌های همبسته به صورت موثرتری به‌روزرسانی شوند.
رقابتی
هنگام جابه‌جایی الگو ورودی در شبکه پرسپترون، واحدهای تشکیل‌دهنده هر لایه (گره‌ها) بر سر فضا و زمان با یکدیگر رقابت می‌کنند. در این بین، گره یا نورونی که پارامترهای وزنی موثرتری داشته باشد، پیروز می‌شود. این رقابت به شبکه کمک می‌کند تا با افزایش کارایی و دقت، داده‌ها را پردازش کند. پس از آشنایی با اصول شبکه عصبی پرسپترون و درک نحوه کارکرد آن، در بخش بعدی این مطلب از مجله بیا تو ای آی به بررسی کاربردهای پرسپترون در یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی خواهیم پرداخت.
پرسپترون در یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
پرسپترون به‌طور خاص در یادگیری ماشین و الگوریتم‌های نظارت شده استفاده می‌شود. این شبکه‌ها توانایی یادگیری از داده‌های ورودی و انجام محاسبات لازم برای تولید خروجی را دارند. پرسپترون یکی از ساده‌ترین شبکه‌های عصبی مصنوعی است که از دسته‌بندهای دودویی برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی بهره می‌برد.
دسته‌بندهای دودویی در یادگیری ماشین، احتمال نمایش داده‌های ورودی را به صورت بردارهای عددی مشخص می‌کنند. از آنجا که مقادیر وزنی نیز همراه با ویژگی‌ها در نظر گرفته می‌شوند، این دسته‌بندها عملکرد خطی داشته و می‌توانند مقدار دسته‌بندی یا توزیع احتمال دیتاست را محاسبه کنند.
شبکه‌های عصبی به‌طور کلی الگوریتم‌های محاسباتی یا مدل‌هایی با قابلیت درک داده‌ها و پردازش اطلاعات هستند. نقش پرسپترون در شبکه‌های عصبی شبیه به نقش نورون‌های زیستی در مغز انسان است. پرسپترون یکی از ابتدایی‌ترین الگوریتم‌های دسته‌بندی دودویی است که برای تقسیم داده‌ها به دو کلاس مجزا استفاده می‌شود و در جداسازی خطی کلاس‌ها و الگوها بر اساس داده‌های عددی یا بصری کاربرد دارد.
استفاده از پرسپترون به ما امکان می‌دهد تا با استفاده از اصول ساده یادگیری ماشین، مدل‌های پایه‌ای را توسعه دهیم که می‌توانند به صورت موثر در تحلیل و دسته‌بندی داده‌ها عمل کنند. این روش‌ها سنگ‌بنای بسیاری از الگوریتم‌های پیچیده‌تر و پیشرفته‌تر در حوزه هوش مصنوعی هستند.
انواع مدل‌های پرسپترون
تا اینجا متوجه شدیم که شبکه عصبی پرسپترون چیست و چه نقشی در یادگیری ماشین دارد. این مدل‌های هوشمند ابتدا در بازشناسی تصویر استفاده شدند و تحولات چشم‌گیری را در هوش مصنوعی به ارمغان آوردند. اما الگوریتم پرسپترون با محدودیت‌هایی نیز روبروست. یکی از این محدودیت‌ها، تک لایه بودن آن است که تنها برای دسته‌هایی که به‌طور خطی قابل تفکیک هستند، کاربرد دارد. این مشکل با معرفی الگوریتم‌های پرسپترون چند لایه برطرف شد.
در ادامه، به بررسی انواع مدل‌های پرسپترون می‌پردازیم. این مدل‌ها با استفاده از اصول پیچیده‌تر، به حل مسائل متنوع و بهبود دقت پیش‌بینی‌ها کمک می‌کنند. توسعه این مدل‌ها نشان‌دهنده پیشرفت‌های چشم‌گیر در حوزه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی است.
مدل پرسپترون یک لایه
مدل پرسپترون یک لایه ساده‌ترین نوع شبکه عصبی مصنوعی است. این شبکه «پیش‌خور» (Feed Forward) قادر به تجزیه و تحلیل داده‌های خطی بوده و به نوعی تابع فعال‌سازی نیاز دارد. خروجی این مدل دودویی است.
الگوریتم به کار رفته در پرسپترون یک لایه فاقد دسترسی به اطلاعات قبلی است. بنابراین، تخصیص وزن‌ها به ترتیب مشخصی ندارد و تنها ورودی‌های وزن‌دار با هم جمع می‌شوند. اگر مقدار حاصل جمع بیشتر از حدآستانه باشد، خروجی برابر با ۱ خواهد بود. هرچه شباهت بیشتری میان مقادیر حقیقی و پیش‌بینی شده وجود داشته باشد، عملکرد پرسپترون بهتر است. در غیر این صورت، نیاز به تغییر پارامترهای وزنی برای کاهش خطا است.
هنگام انتخاب مدل یادگیری ماشین برای مسئله خود، باید دقت کنید. پرسپترون در حل مسائلی که شامل داده‌های غیرخطی می‌شوند ناتوان است و فرآیند یادگیری هیچ‌گاه به وضعیتی نمی‌رسد که همه نمونه‌ها به درستی دسته‌بندی شوند.
در نتیجه، پرسپترون یک لایه ابزاری ساده و مؤثر برای تحلیل داده‌های خطی است، اما برای مسائل پیچیده‌تر که شامل داده‌های غیرخطی هستند، باید از مدل‌های پیشرفته‌تر و پیچیده‌تری استفاده کرد. فهمیدن محدودیت‌های مدل‌های پرسپترون یک لایه به ما کمک می‌کند تا ابزارهای مناسب را برای انواع مختلف داده‌ها و مسائل انتخاب کنیم.
مدل پرسپترون چند لایه
در مدل پرسپترون چند لایه از الگوریتم پس‌انتشار استفاده می‌شود. تفاوت اصلی این مدل با پرسپترون تک لایه در تعداد یک یا چند لایه پنهان بیشتر است. الگوریتم پس‌انتشار در دو مرحله زیر اجرا می‌شود:
مدل پرسپترون چند لایه دارای دو مرحله اصلی است که به شرح زیر عمل می‌کنند:
1. مرحله پیش‌رو (Forward Phase): در این مرحله، سیگنال‌های ورودی از لایه ورودی به سمت لایه‌های پنهان و سپس به لایه خروجی انتقال می‌یابند. در هر لایه، توابع فعال‌سازی (مانند تابع سیگموئید) بر روی ورودی‌های وزن‌دار اعمال می‌شوند تا خروجی هر لایه محاسبه گردد.
2. مرحله پس‌رو (Backward Phase): در این مرحله، خطاهای ناشی از تفاوت بین مقادیر حقیقی و پیش‌بینی شده محاسبه و از لایه خروجی به سمت لایه‌های قبلی انتقال می‌یابد. این خطاها به‌روزرسانی پارامترهای وزنی را هدایت می‌کنند. به عبارتی، بر اساس تأثیر هر گره بر خطا، وزن و بایاس متناسبی به آن اختصاص داده می‌شود.
معادله پرسپترون به شرح زیر محاسبه می‌شود:
[ f(x) = begin{cases}
1 & text{اگر } wx + b > 0
0 & text{در غیر این‌صورت}
end{cases}
]
در این معادله:
– ( w ) نشان‌دهنده مقادیر وزنی است.
– ( b ) بیانگر بایاس است.
– ( x ) برداری از مقادیر ورودی است.
این فرآیندهای دو مرحله‌ای به شبکه پرسپترون چند لایه اجازه می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرد و پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهد.
محدودیت‌های شبکه عصبی پرسپترون
در کنار تمام مزایا و کاربردهای شبکه عصبی پرسپترون که تا اینجا مورد بررسی قرار دادیم، محدودیت‌هایی نیز وجود دارند. از جمله:
1. بردارهای ورودی: باید به شکل تکی یا در چند دسته به شبکه ارائه شوند، زیرا تنها در این حالت امکان برطرف کردن خطاها بر اساس خروجی وجود دارد.
2. خروجی دودویی: خروجی شبکه پرسپترون همیشه در بازه مقادیر دودویی مانند ۰ و ۱ قرار می‌گیرد.
3. دسته‌بندی غیرخطی: امکان دسته‌بندی داده‌های غیرخطی وجود ندارد و دیتاست ورودی باید از نوع داده‌های خطی باشد.
در حالی که پرسپترون نقطه شروع مناسبی در مسیر آموزش شبکه‌های عصبی است، اما تنها بخش کوچکی از یک حوزه پویا و گسترده‌تر را تشکیل می‌دهد. جهان شبکه‌های عصبی بسیار فراتر از پرسپترون گسترش یافته و امروزه شامل انواع متنوعی از الگوریتم‌ها نظیر GAN، RNN، CNN و شبکه‌های عصبی گراف می‌شود. هر کدام از این مدل‌ها کاربرد و پیچیدگی‌های خاص خود را دارند و یادگیری آن‌ها می‌تواند افق‌های جدیدی در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به روی شما باز کند.
این محدودیت‌ها نشان‌دهنده نیاز به توسعه مدل‌های پیشرفته‌تر برای پاسخ‌گویی به مسائل پیچیده‌تر در حوزه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی است
جمع‌بندی
یادگیری ماشین، یکی از تکنیک‌های مهم در هوش مصنوعی است که در سال‌های اخیر رشد چشم‌گیری داشته است. در این مطلب از مجله بیا تو ای آی، با شبکه عصبی پرسپترون و نحوه عملکرد آن آشنا شدیم. این رویکرد نه تنها نقشی مهم در گسترش یادگیری ماشین دارد، بلکه همچنان پایه و اساس بسیاری از الگوریتم‌های کاربردی مدرن نیز محسوب می‌شود.
با فهم بهتر پرسپترون، می‌توانیم ارزش و کاربردهای فراوان آن را در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین درک کنیم و از آن به عنوان پایه‌ای برای توسعه و بهبود مدل‌های پیشرفته‌تر بهره ببریم. این دانش ما را قادر می‌سازد تا در مسیر تحولات پیش‌رو، گام‌های مؤثری برداریم.
