Etkileşimli Perceptron

Genel Harita Temel Algoritmalar Doğrusal Regresyon Lojistik Regresyon Perceptron Notebook Tam Ekran Demo

Kitap / Bölüm 3

Perceptron, doğrusal sınıflandırmanın en saf formudur. Kitapta bu modelin değeri performansından değil, “tek bir çizgiyle nereye kadar gidebilirim?” sorusunu acımasız bir açıklıkla göstermesinden gelir.

Ne Yap Ağırlıkları döndür, bias'ı kaydır ve tek bir doğruyla ayrılabilen ve ayrılamayan düzenleri karşılaştır.

Ne Gör Sınır lineer ayrılabilir veride işe yarar; yapı kıvrımlı hale geldiğinde model hızla sınırına çarpar.

Kitaptaki Karşılığı Sinir ağlarının neden katmanlara ve aktivasyonlara ihtiyaç duyduğunu anlamanın en kısa yolu perceptronun nerede yetmediğini görmektir.

Bu sayfayı lojistik regresyon ve sinir ağı bölümü arasında bir eşik gibi düşün. Burada görülen sınır, daha sonra derin ağlarda kıvrılan ve katmanlaşan karar yüzeylerinin çekirdeğidir.