Mustererkennung
Neuronale Netze werden in Anwendungen wie der Gesichtserkennung verwendet.
Diese Anwendungen verwenden die Mustererkennung .
Diese Art der Klassifizierung kann mit einem Perceptron durchgeführt werden .
Musterklassifizierung
Stellen Sie sich eine gerade Linie (einen linearen Graphen) in einem Raum mit verstreuten xy-Punkten vor.
Wie können Sie die Punkte über und unter der Linie klassifizieren?
Ein Perzeptron kann darauf trainiert werden, die Punkte über der Linie zu erkennen, ohne die Formel für die Linie zu kennen.
Ein Perceptron wird häufig verwendet, um Daten in zwei Teile zu klassifizieren.
Ein Perzeptron wird auch als linearer binärer Klassifikator bezeichnet.
Wie man ein Perzeptron programmiert
Um mehr darüber zu erfahren, wie man ein Perzeptron programmiert, erstellen wir ein sehr einfaches JavaScript-Programm, das:
- Erstellen Sie einen einfachen Plotter
- Erstellen Sie 500 zufällige XY-Punkte
- Zeigen Sie die xy-Punkte an
- Erstellen Sie eine Linienfunktion: f(x)
- Zeigen Sie die Linie an
- Berechnen Sie die gewünschten Antworten
- Display the desired answers
Create a Simple Plotter
Use the simple plotter object described in the AI Plotter Chapter.
Example
const plotter = new XYPlotter("myCanvas");
plotter.transformXY();
const xMax = plotter.xMax;
const yMax = plotter.yMax;
const xMin = plotter.xMin;
const yMin = plotter.yMin;
Create Random X Y Points
Create as many xy points as wanted.
Let the x values be random, between 0 and maximum.
Let the y values be random, between 0 and maximum.
Display the points in the plotter:
Example
const numPoints = 500;
const xPoints = [];
const yPoints = [];
for (let i = 0; i < numPoints; i++) {
xPoints[i] = Math.random() * xMax;
yPoints[i] = Math.random() * yMax;
}
Create a Line Function
Display the line in the plotter:
Example
function f(x) {
return x * 1.2 + 50;
}
Compute Desired Answers
Compute the desired answers based on the line function:
y = x * 1.2 + 50.
The desired answer is 1 if y is over the line and 0 if y is under the line.
Store the desired answers in an array (desired[]).
Example
let desired = [];
for (let i = 0; i < numPoints; i++) {
desired[i] = 0;
if (yPoints[i] > f(xPoints[i])) {desired[i] = 1;}
}
Display the Desired Answers
For each point, if desired[i] = 1 display a blue point, else display a black point.
Example
for (let i = 0; i < numPoints; i++) {
let color = "blue";
if (desired[i]) color = "black";
plotter.plotPoint(xPoints[i], yPoints[i], color);
}
How to Train a Perceptron
In the next chapters, you will learn more about how to Train the Perceptron