Multilayer Perceptron

Що таке багатошаровий персептрон?

Багатошаровий персептрон (MLP) - це штучна нейронна мережа з прямим зв'язком, що має щонайменше три рівні вузлів: вхідний шар, один або кілька прихованих шарів і вихідний шар.

• МЛП у машинному навчанні є поширеним видом нейронних мереж, які можуть виконувати різноманітні завдання, такі як класифікація, регресія та прогнозування часових рядів.

Набір зважених зв'язків з'єднує кожен вузол шару з кожним вузлом наступного шару в нейронній мережі MLP. Вузли вхідного шару отримують вхідні дані, і кожен наступний прихований шар нелінійно перетворює дані, використовуючи функції активації, такі як сигмоїд або функція ReLU. Вихідний шар генерує остаточний прогноз моделі, який може бути одним скалярним значенням або вектором значень. Як би там не було, ми пояснимо більш детально, як працює MLP нижче.

МЛП ефективно використовуються в різних сферах, таких як розпізнавання зображень і звуку, обробка природної мови та прогнозування часових рядів. Тим не менш, вони можуть бути вразливими до гіперпараметричної оптимізації та надмірного припасування, якщо модель занадто складна або навчальних даних недостатньо.

Як працює MLP?

MLP - це штучна нейронна мережа прямого поширення, яка виконує серію математичних операцій над вхідними даними для створення прогнозу або результату. MLP складається з численних шарів вузлів, кожен з яких виконує нелінійну модифікацію вхідних даних.

Ось як працює ОМС більш детально:

• Вхідний шар Вхідний шар складається з одного або декількох вузлів, кожен з яких відповідає характеристиці або вхідній змінній у даних. Вхідні дані подаються у вхідний шар, і кожен вузол обчислює зважену суму вхідних значень.
• Приховані шариКожен вузол у прихованому шарі отримує вхідні дані від усіх вузлів попереднього шару і обчислює зважену суму вхідних даних, яка потім обробляється за допомогою функції активації для створення виходу вузла.
• Вихідний шар Виходи останнього прихованого шару подаються у вихідний шар, де кожен вузол обчислює зважену суму входів і пропускає їх через функцію активації для отримання прогнозу або виходу.
• ЗакріпленняВаги в ШНМ часто навчаються за допомогою закріплення, в якому різниця між очікуваним і фактичним виходом передається назад через мережу, а ваги змінюються для мінімізації похибки. Таке навчання часто здійснюється за допомогою стохастичного градієнтного спуску або однієї з його варіацій.

Мета MLP - зрозуміти основний зв'язок між вхідними даними та вихідною змінною (змінними) у навчальних даних, щоб вона могла робити точні прогнози на нових, ще не бачених даних. MLP можна навчити представляти складні нелінійні взаємодії між вхідними даними та вихідними змінними, змінюючи ваги мережі.

Формула MLP

Математична формула MLP виглядає наступним чином:

Нехай x - вхідний вектор, w - вагова матриця, b - вектор зсуву, f - функція активації.

• Вихід першого прихованого шару можна обчислити наступним чином: z1 = f(w1 * x + b1)
• Вихід другого прихованого шару можна обчислити наступним чином: z2 = f(w2 * z1 + b2)
• Вихід вихідного шару можна обчислити так: y = f(w3 * z2 + b3)

Підсумовуючи, формула MLP передбачає послідовність множення матриць і застосування функцій активації на всіх рівнях мережі, причому кожен рівень забезпечує вихід, який стає входом для наступного рівня, поки вихідний рівень не створить остаточний результат.

Переваги та недоліки MLP

MLP є поширеною формою штучної нейронної мережі, яка має як переваги, так і недоліки. Ось кілька найважливіших з них:

• Універсальність- МЛП є гнучкими, оскільки їх можна використовувати з декількома типами вхідних даних, такими як безперервні або категоріальні змінні, і вони можуть керувати відсутніми даними.
• Узагальнення- Багатошарові персептрони можуть ефективно узагальнювати нові, раніше невідомі дані при належному навчанні, що робить їх придатними для застосування в реальному світі.
• Масштабованість- Для підвищення продуктивності моделі на складних завданнях, MLP можна масштабувати, додаючи додаткові приховані шари або вузли.
• Нелінійне моделювання- Нарешті, вони можуть імітувати складні нелінійні взаємодії між входами і виходами, що робить їх корисними для різноманітних застосувань.

• Модель "чорної скриньки"- МЛП часто називають "чорними скриньками", оскільки іноді незрозуміло, як мережа робить свої прогнози або судження.
• Перенавчання- Якщо модель занадто складна або навчальні дані занадто обмежені, МЛП можуть легко перенастроювати навчальні дані.
• Повільне навчання- Навчання MLP може займати багато часу, особливо для великих наборів даних або глибоких мереж.
• Оптимізація гіперпараметрів MLP- Включаючи кількість вузлів і шарів, функцію активації та швидкість навчання, необхідна для досягнення максимальної продуктивності.

Загалом, MLP є потужним інструментом машинного навчання, який можна використовувати для різноманітних застосувань; однак вони потребують ретельного налаштування та моніторингу, щоб запобігти надмірному налаштуванню та досягти максимальної продуктивності.