TensorFlow-単層パーセプトロン

単層パーセプトロンを理解するには、人工ニューラルネットワーク（ANN）を理解することが重要です。人工神経回路網は、生体神経回路の機能に触発されたメカニズムを備えた情報処理システムです。人工ニューラルネットワークには、相互に接続された多くの処理ユニットがあります。以下は、人工ニューラルネットワークの概略図です-

概略図

この図は、隠れユニットが外部層と通信することを示しています。一方、入力ユニットと出力ユニットは、ネットワークの非表示層を介してのみ通信します。

ノードとの接続のパターン、レイヤーの総数、入力と出力の間のノードのレベル、レイヤーごとのニューロンの数は、ニューラルネットワークのアーキテクチャを定義します。

アーキテクチャには2つのタイプがあります。これらのタイプは、次のように機能性人工ニューラルネットワークに焦点を当てています-

単層パーセプトロン
多層パーセプトロン

単層パーセプトロン

単層パーセプトロンは、最初に作成されたニューラルモデルです。ニューロンのローカルメモリの内容は、重みのベクトルで構成されます。単層パーセプトロンの計算は、それぞれが重みのベクトルの対応する要素で乗算された値を持つ入力ベクトルの合計の計算に対して実行されます。出力に表示される値は、アクティベーション関数の入力になります。

単一層パーセプトロン

TensorFlowを使用した画像分類問題の単一層パーセプトロンの実装に焦点を当てましょう。単層パーセプトロンを説明する最良の例は、「ロジスティック回帰」の表現です。

ロジスティック回帰

今、私たちはロジスティック回帰を訓練する次の基本的なステップを考えてみましょう-

重みは、トレーニングの開始時にランダムな値で初期化されます。
トレーニングセットの各要素について、目的の出力と実際の出力の差で誤差が計算されます。計算された誤差は、重みの調整に使用されます。
このプロセスは、トレーニングセット全体で発生したエラーが指定されたしきい値以上になるまで、最大反復回数に達するまで繰り返されます。

ロジスティック回帰の評価のための完全なコードは以下に記載されています-

# Import MINST data
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot = True)

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# Parameters
learning_rate = 0.01
training_epochs = 25
batch_size = 100
display_step = 1

# tf Graph Input
x = tf.placeholder("float", [None, 784]) # mnist data image of shape 28*28 = 784
y = tf.placeholder("float", [None, 10]) # 0-9 digits recognition => 10 classes

# Create model
# Set model weights
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# Construct model
activation = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) # Softmax

# Minimize error using cross entropy
cross_entropy = y*tf.log(activation)
cost = tf.reduce_mean\ (-tf.reduce_sum\ (cross_entropy,reduction_indices = 1))

optimizer = tf.train.\ GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)

#Plot settings
avg_set = []
epoch_set = []

# Initializing the variables init = tf.initialize_all_variables()
# Launch the graph
with tf.Session() as sess:
   sess.run(init)

   # Training cycle
   for epoch in range(training_epochs):
      avg_cost = 0.
      total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)

      # Loop over all batches
      for i in range(total_batch):
         batch_xs, batch_ys = \ mnist.train.next_batch(batch_size)
         # Fit training using batch data sess.run(optimizer, \ feed_dict = {
            x: batch_xs, y: batch_ys})
         # Compute average loss avg_cost += sess.run(cost, \ feed_dict = {
            x: batch_xs, \ y: batch_ys})/total_batch
      # Display logs per epoch step
      if epoch % display_step == 0:
         print ("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".format(avg_cost))
            avg_set.append(avg_cost) epoch_set.append(epoch+1)
   print ("Training phase finished")

   plt.plot(epoch_set,avg_set, 'o', label = 'Logistic Regression Training phase')
   plt.ylabel('cost')
   plt.xlabel('epoch')
   plt.legend()
   plt.show()

   # Test model
   correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(activation, 1), tf.argmax(y, 1))

   # Calculate accuracy
   accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) print
      ("Model accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))

出力

上記のコードは、次の出力を生成します-

ロジスティック回帰の評価

ロジスティック回帰は、予測分析と見なされます。ロジスティック回帰は、データを記述し、1つの従属バイナリ変数と1つ以上の名義変数または独立変数との関係を説明するために使用されます。

独立変数

Tensorflow-single-layer-perceptron

TensorFlow-単層パーセプトロン

単層パーセプトロン

出力