Makine Öğrenmesi · Bölüm 8
Perceptron: ilk yapay nöron
Fren mi devam mı? Hatadan öğrenen tek bir doğru
Veri. Otonom bir araç her an iki şey ölçer: öndeki engele mesafe ve kendi hızı. Uzman sürücünün 80 kararını kaydettik: fren ya da devam. Hızlıysan ve engel yakınsa fren; aradaki sınır bir doğru.
import numpy as npfrom surus import X, y # [mesafe m, hız m/s], +1 fren, −1 devamw, b = np.zeros(2), 0.0for epoch in range(20):mistakes = 0for x, t in zip(X, y):if t * (w @ x + b) <= 0: # yanlış taraftaw += t * x; b += t # sınırı noktaya doğru çekmistakes += 1if mistakes == 0: break # hepsi doğru: dur
Sahnedeki her sayı, aynı algoritmanın tarayıcında yapılan gerçek çalıştırmasından gelir (sabit tohum, her seferinde aynı sonuç). Python kodunu kendi bilgisayarında çalıştırırsan rastgele başlangıçlar farklı olacağı için sayılar biraz değişebilir.
Nasıl çalışır
- Nöron girdileri ağırlıklarla çarpar, toplar ve işaretine bakar: pozitifse fren.
- Noktalar sırayla gezilir. Doğru taraftaysa hiçbir şey olmaz.
- Yanlış taraftaysa ağırlıklara o nokta eklenir (ya da çıkarılır): sınır noktaya doğru döner ve kayar.
- Bir dönem hiç hata olmadan geçerse durulur. Veri bir doğruyla ayrılabiliyorsa bu her zaman olur (perceptron yakınsama teoremi).
Neden önemli
1958'de Frank Rosenblatt'ın perceptronu ilk öğrenen makineydi. Bugünkü sinir ağlarının her nöronu hâlâ aynı şeyi yapar: ağırlıklı toplam ve bir eşik. Tek başına yalnız doğrusal sınır çizebilir; bir sonraki ders bunun nasıl aşıldığını gösteriyor.
ESOF 323, 11. hafta: robotlarda derin öğrenme →