Biclassical Perceptor Methode: Definition und Methodenvarianten. Wie würde es auf den multiklassischen Fall angewendet werden? Könnte es mit Mustern verwendet werden, die nur quadratisch trennbar sind?
Die Methode des biklassischen Perceptrons ist ein automatischer Lernalgorithmus, der verwendet wird, um Muster in zwei Kategorien zu klassifizieren. Ziel des Perceptrons ist es, eine Hyperebene zu finden, die die beiden Klassen im charakteristischen Raum trennt. Im biklassischen Perceptron werden die folgenden Schritte verwendet, um das Modell zu trainieren: 1. Gewichte mit zufälligen Werten initiieren. 2. Wählen Sie ein zufälliges Muster des Trainingssatzes aus und berechnen Sie die Ausgabe des Perceptrons. 3. Aktualisieren Sie Gewichte, wenn die Ausgabe des Perceptrons falsch ist. 4. Wiederholen Sie die Schritte 2 und 3 bis ein Parameter erreicht ist. Es gibt mehrere Varianten der biklassischen Perceptron-Methode, einschließlich des Perceptrons mit Rand, des durchschnittlichen Perceptrons, des Perceptrons entspannten und des Perceptrons mit mehreren Schichten. Im Multiclass-Fall können Sie eine Variante des biklassischen Perceptrons verwenden, der als Multilayer bekannt ist, der mehrere Schichten von Neuronen verwendet, die nur quadratische Muster in mehreren Kategorien verwendet. Jede Schicht ist für eine nichtlineare Transformation der Eingabedaten verantwortlich und verteilt auf