Почему говорят, что модель Маккаллоха не может учиться сама по себе?
ПрограммированиеМашинное обучение+3
Анонимный вопросМашинное обучение и Нейронные сети
· 765
Openstack DevOps and IBM/Informix Certified DBA . Phd in Math (Duality of spaces of... · 27 июн 2022
Модель нейрона Маккаллоха-Питтса является чрезвычайно упрощенной моделью реальных биологических нейронов. Некоторые из его недостающих функций включают в себя:
Небинарные входы-выходы, нелинейное суммирование, гладкую пороговую обработку, стохастическую (недетерминированную) и временную обработку информации.
Он допускает только двоичное значение (0,1).
Он имеет пороговую функцию в качестве функции активации.
Это первая математическая модель биологического нейрона.
==========================================
Ограничения MP-нейрона
- Внебулевых (скажем, реальных) входных данных?
- Всегда ли нам нужно вручную кодировать порог? <==
- Все входы равны? Что, если мы хотим придать большее значение некоторым входным данным?
- Функции, которые не являются линейно разделимыми? Скажем, функция XOR
Понятно, почему сегодня не используется нейрон МП. преодолев ограничения нейрона MP, Фрэнк Розенблатт, американский психолог, предложил классическую модель восприятия, мощный искусственный нейрон, в 1958 году. Это более обобщенная вычислительная модель, чем нейрон Маккаллоха-Питтса, где веса и пороги могут быть изучены с течением времени.
Модель Маккаллоха не может обучаться сама по себе из-за пороговой логики.
Посмотрев на приведенный выше график, видно что все точки, которые лежат НА или ВЫШЕ этой плоскости (положительное полупространство), приведут к результату 1 при прохождении через модуль MP функции ИЛИ и все точки, которые лежат НИЖЕ этой плоскости. (отрицательное полупространство) приведет к выводу 0.Только вручную закодировав пороговый параметр, нейрон MP может удобно представлять логические функции, которые являются линейно разделимыми.
Порог или знак sigmod : не определен как гладкая (дифференцируемая) форма пороговой функции.
Линейная отделимость (для логических функций): существует линия (плоскость), такая, что все входы, которые дают 1, лежат по одну сторону от линии (плоскости), а все входы, которые дают 0, лежат по другую сторону линии (плоскость).