Персептрон или перцептрон готовила студентка 18. 09Р группы: Х. Набижанова

ЦИФРЫ В СТРОКОВОМ ФОРМАТЕ
Чтобы работать с нейросетью, мы должны на ее входы подавать сигналы в виде чисел (0 или 1). Таким образом изображение цифры мы должны перевести в последовательность сигналов в виде чисел. Это легко сделать, если представить цифры в строковом формате.
Каждая цифра представляет собой всего пятнадцать квадратиков, причем только двух возможных цветов. Как и говорилось в предыдущем разделе, за белый квадратик отвечает 0, а черный квадратик – 1. Поэтому наши десять цифр от 0 до 9 в строковом формате будут выглядеть вот так:
Для записи каждой цифры у нас используется по 5 строк с 3 символами в каждой. Теперь уберем все переносы строк, чтобы получить для каждой цифры от 0 до 9 одну длинную строку длиной в 15 символов.
1 – 001001001001001
………………………………….
9 – 111101111001111
0 – 111101101101111
Цифры в таком строковом формате уже можно использовать для работы с нейросетью.
Еще раз поясню, почему мы не используем картинки, а перешли к строчкам символов. Взгляните на картинку ниже.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Мы хотим создать программу, которая из всех 10 цифр будет распознавать нужную нам цифру. Например, пусть это будет цифра 5 (можно и любую другую). Только и всего.
Нашей обучающей выборкой будут все цифры от 0 до 9. Когда нейросеть обучится безошибочно распознавать нужную нам цифру (5), тогда мы проверим ее «интеллект» уже на тестовой выборке. Она будет уже похитрее: на вход будут подаваться уже искаженные изображения пятерки.
Посмотрим, сможет ли обученная нейросеть с высокой точностью распознавать пятерку?
Понятно, что ряд искаженных изображений пятерки мы тоже должны преобразовать в строковый формат. А это мы уже делали выше, поэтому не будем здесь расписывать.
ВЫВОД
Это одна из самых информативных глав. Более того, здесь впервые встречаются примеры программирования нейронных сетей, а именно – простейших видов персептронов.
В первой половине главы я разъяснила используемую терминологию. Ввела понятия персептронов и их видов. Помните, что чаще всего под персептронами понимают именно элементарные и однослойные персептроны.
Далее вы узнали, что такое задачи классификации и ознакомились с теоремами о сходимости персептрона. Не обязательно наизусть помнить их формулировки. Достаточно понимать, что они означают.
Затем вы ознакомились с правилами Хебба и создали первую искусственную нейросеть, которая не только умеет отличать цифру 5 от всех остальных, но еще и умудряется распознавать ее в искаженных картинках. Это был пример использования персептрона как классификатора.
Этой главой я лишь приоткрыла достаточно обширную и, безусловно, интересную тему персептронов. Есть еще много вариантов их использования. Все в одной главе охватить невозможно.
В следующей главе речь пойдет про многослойные нейронные сети, для которых придуманы свои алгоритмы обучения. Именно с помощью них можно распознавать лица, предсказывать погоду и делать другие невероятные штуки.