פרספטרון

פרספטרון הוא אלגוריתם ממשפחת האלגוריתמים הלומדים. זהו אלגוריתם למידה "און ליין", משמע הוא לומד תוך כדי ריצה מדגימות שאבחן בזמן פעולתו. הפרספטרון הוא אלגוריתם סיווג, כלומר מטרתו היא להבדיל בין סוגים שונים של דגימות אותן הוא מקבל. לדוגמה, לאבחן בין גברים ונשים על פי מידת הנעל ואורך השיער.

הסבר כללי

הפרספטרון נחשב לאלגוריתם סיווג פשוט ביותר. האלגוריתם מחקה את התנהגות הנוירונים (תא עצב) במערכת העצבים, ועל-כן הוא נחשב לאחת הדוגמאות לרשת עצבית מלאכותית.

כאשר הבעיה ניתנת להפרדה בידי מישור (או היפר מישור) הפרספטרון עובד ביעילות, ומובטח סיווג נכון של כל הדוגמאות תוך זמן חסום. במקרה שהדגימות שאותן הוא מקבל כקלט לא ניתנות להפרדה כזו, התוצאה לא תהיה הפרדה מקורבת אלא חסרת פשר.

הפרספטרון מקבל דגימות כקלט ומחזיר כפלט את סיווג הדגימה, הוא מאבחן בין סוגים שונים של דגימות על ידי ציון שייתן לאותה דגימה אותו הוא יחשב על ידי הכפלת וקטור הדגימה שקיבל בווקטור המשקולות אותו הוא שומר. וקטור המשקולות מאפיין את חשיבותם של משתני הדגימה, לדוגמה אם אורך השיער שולי לעומת מידת הנעל כאשר מבחינים בין גבר לאישה המשקולת של אורך השיער תהיה 0.2 ושל מידת הנעל תהיה 0.8.

הפרספטרון משפר את עצמו בכל פעם שהוא טועה באבחון, השיפור נעשה על ידי שינוי כיוון וקטור המשקולות בכל פעם שהוא טועה באבחון, וכך ככל שהאלגוריתם יותר מנוסה הוא משיג תוצאות יותר מדויקות.

אופן האבחון

האלגוריתם יכפיל כל אחד מערכי וקטור הדגימה בערכי וקטור המשקולות המתאים לו ויסכם את מכפלות אלו: $\ \sum _{i=0}^{n}w_{i}x_{i}$

לאחר שהאלגוריתם העריך את סיווג הדגימה (על־פי ציון הסכימה לעיל) יעדכן את משקולותיו באופן הבא: $\ W_{i}=W_{i}+u(Y_{i}*X_{i})$

$Y_{i}$ $Y_{i}$
- $Y_{i}=-1$ אם הייתה טעות באבחנה כלפי מעלה - משמע פונקציית ההערכה של האלגוריתם הייתה גבוהה מידי ולכן נתקן למטה.
- $Y_{i}=1$ אם הייתה טעות באבחנה כלפי מטה - משמע פונקציית ההערכה של האלגוריתם הייתה נמוכה מידי ולכן נתקן למעלה.
- $Y_{i}=0$ אם לא הייתה טעות באבחנה.
$X_{i}$ הוא ערך הפרמטר $i$ בדגימה אותה האלגוריתם מאבחן.
$W_{i}$ המשקולת על הפרמטר $i$ .
$u$ קבוע המכונה 'קצב הלמידה' זהו מספר קטן למשל 0.1.