Perceptron Algoritması Nedir ?

JooCyp' Alıntı:

Merhabalar arkadaşlar ,
Bugün derin öğrenmede perceptron kavramından bahsedelim.Derin öğrenmenin temel yapı taşıdır.
Input verilerindeki özelliklerin tespiti için hesaplamalar yapan bir neural network birimidir.
Temel olarak bir veri setini tek bir satırda iki kategoride sınıflandırabiliyorsak buna doğrusal olarak ayrılabilir diyebiliriz.
Örnek olarak armutu bir grup armut ve elmadan ayırmak.Bir perceptron AND gate (VE kapısı) input setini iki classa bölen bir ayırıcı olarak kullanılabilir.
Python'da biraz algoritmamımızın bu kodlarımızı inceleyelim.Öncelikle bu algoritmanın temel işleyişini oluşturmak için Numpy kütüphanemizi import ediyoruz.

Kod:

import numpy as np
class gatesvalue():
    x0=[]
    x1=[]
    output=[]
    rate=[]
print("*** Perceptron Learning ***")
print(" ")
print(" ")
print("*** Apply 1 epoch(4 iterations).Use bipolar inputs and hard limiter as the activation functions. ***")
print(" ")
print(" You have to enter 4 (X0) inputs ! ")
i=1
for x in range(4):
    i+=1
    a=input("X0 :")
    gatesvalue.x0.append(a)
print(" ")
print(gatesvalue.x0)
print(" ")
print(" You have to enter 4 (X1) inputs ! ")
i=1
for x in range(4):
    i+=1
    a=input("X1 :")
    gatesvalue.x1.append(a)
print(" ")
print(gatesvalue.x1)
print(" ")
#Now we have to take outputs from user.
print(" You have to enter 4 outputs (gates) ! ")
i=1
for x in range(4):
    i+=1
    a=input("outputs :")
    gatesvalue.output.append(a)
print(" ")
print(gatesvalue.output)
print(" ")
#we have to set w0,w1,threshould(Q) and learning rate(M)
w0=input("Enter to w0 -->  ")
w1=input("Enter to w1 -->  ")
Q=input("Enter to Thresould(Q) -->  ")
M=input("Enter to learning rate(M) -->  ")
print(" ")
print(*"************")
print(*"*** Menu ***")
print(*"************")
print("1-) Show All variables and values")
print("2-) Report the learning result in percentages ")
b=input("--> ")
if b=="1":
    print("X0 VALUES : ")
    print(gatesvalue.x0)
    print(" ")
    print("X1 VALUES : ")
    print(gatesvalue.x1)
    print(" ")
    print("OUTPUT VALUES : ")
    print(gatesvalue.output)
    print(" ")
    print("w0,w1,Q,M VALUES : ")
    print("wo :",w0," ","w1 :",w1," ","Q :",Q," ","M :",M)
elif b=="2":
    print("*** First iterations ***")
    x0=gatesvalue.x0[0]
    x0=float(x0)
    x1=gatesvalue.x1[0]
    x1=float(x1)
    output=gatesvalue.output[0]
    output=float(output)
    w0=float(w0)
    w1=float(w1)
    Q=float(Q)
    M=float(M)
    yt=(x0*w0)+(x1*w1)-(Q)
    if yt>=0:
        yt=1.0
    else:
        yt=-1.0
    print(" ")
    print("f(t) = ",yt)
    if yt==output:
        print(*"EQUAL")
        c=1
        gatesvalue.rate.append(c)
    else:
        print(*"NOT EQUAL")

    print(*"******************")
    w01=(w0)+((M*(output-yt))*x0)
    print(*"******************")
    print("w01 = ",w01)
    print(*"******************")
    print(*"******************")
    w11=(w1)+((M*(output-yt))*x1)
    print(*"******************")
    print("w11 = ",w11)
    print(*"******************")
    print(*"******************")
    print(*"******************")
    print("FIRST STEP IS FINISH ")
    print(" ")
    print("*** Second iterations ***")
    x01=gatesvalue.x0[1]
    x01=float(x01)
    x11=gatesvalue.x1[1]
    x11=float(x11)
    output1=gatesvalue.output[1]
    output1=float(output1)
    yt1=(x01*w01)+(x11*w11)-(Q)
    if yt1>=0:
        yt1=1.0
    else:
        yt1=-1.0
    print(" ")
    print("f(t) = ",yt1)
    if yt1==output1:
        print(*"EQUAL")
        c=1
        gatesvalue.rate.append(c)
    else:
        print(*"NOT EQUAL")

    print(*"******************")
    w02=(w01)+((M*(output1-yt1))*x01)
    print(*"******************")
    print("w02 = ",w02)
    print(*"******************")
    print(*"******************")
    w12=(w11)+((M*(output1-yt1))*x11)
    print(*"******************")
    print("w12 = ",w12)
    print(*"******************")
    print(*"******************")
    print(*"******************")
    print("SECOND STEP IS FINISH ")
    print(" ")
    print("*** Third iterations ***")
    x02=gatesvalue.x0[2]
    x02=float(x02)
    x12=gatesvalue.x1[2]
    x12=float(x12)
    output2=gatesvalue.output[2]
    output2=float(output2)
    yt2=(x02*w02)+(x12*w12)-(Q)
    if yt2>=0:
        yt2=1.0
    else:
        yt2=-1.0
    print(" ")
    print("f(t) = ",yt2)
    if yt2==output2:
        print(*"EQUAL")
        c=1
        gatesvalue.rate.append(c)
    else:
        print(*"NOT EQUAL")

    print(*"******************")
    w03=(w02)+((M*(output2-yt2))*x02)
    print(*"******************")
    print("w03 = ",w03)
    print(*"******************")
    print(*"******************")
    w13=(w12)+((M*(output2-yt2))*x12)
    print(*"******************")
    print("w13 = ",w13)
    print(*"******************")
    print(*"******************")
    print(*"******************")
    print("THIRD STEP IS FINISH ")
    print(" ")
    print("*** Fourth iterations ***")
    x03=gatesvalue.x0[3]
    x03=float(x03)
    x13=gatesvalue.x1[3]
    x13=float(x13)
    output3=gatesvalue.output[3]
    output3=float(output3)
    yt3=(x03*w03)+(x13*w13)-(Q)
    if yt3>=0:
        yt3=1.0
    else:
        yt3=-1.0
    print(" ")
    print("f(t) = ",yt3)
    if yt3==output3:
        print(*"EQUAL")
        c=1
        gatesvalue.rate.append(c)
    else:
        print(*"NOT EQUAL")
    print(*"******************")
    print(*"******************")
    print(*"******************")
    print("FOURTH STEP IS FINISH ")
    print(" ")
    print(" ")
    print(*"******************")
    print(*"******************")
    print(*"******************")
    print("Learning rate is : ")
    len_rate=len(gatesvalue.rate)
    rate=len_rate*25
    print("----> %",rate)

Bu kodlarla 4 iterasyon yaptıktan sonra tahminleme oranını Konsolda yazdırıyoruz.
Teşekkürler.Sorularınız için özelden mesaj gönderebilirsiniz.

Genişletmek için tıkla ...

algoritmamımızın bu kodlarımızı inceleyelim

Genişletmek için tıkla ...