การใช้งาน Implement perceptron ในภาษา C แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

บทความ: การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา C ทำความเข้าใจได้ง่ายผ่านตัวอย่างโค้ด

ในวงการแห่งการประมวลผลข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence, AI) มีหนึ่งแนวความคิดที่ได้รับการพูดถึงอยู่เสมอในปัจจุบัน นั่นคือ "Perceptron" หรือเปอร์เซพตรอน ซึ่งเป็นพื้นฐานแรกๆ ของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เปอร์เซพตรอนถูกนำมาใช้เพื่อการจำแนกประเภทข้อมูล (classification) ในรูปแบบที่ง่ายที่สุด และได้รับการพัฒนาเป็นโมเดลที่ซับซ้อนขึ้นที่เรารู้จักในอีกชื่อหนึ่งว่า โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) นั่นเอง

ในบทความนี้ เราจะมาทำความเข้าใจการทำงานของเปอร์เซพตรอนในระดับพื้นฐาน และถ่ายทอดเป็นโค้ดภาษา C กัน รวมถึงจะพูดถึง usecase ในโลกแห่งความจริงที่น่าสนใจ ที่จะพบได้มากมายหลังจากที่คุณเรียนรู้เสร็จสิ้นจาก EPT (Expert-Programming-Tutor) ของเรา

ความเป็นมาและการทำงานของ Perceptron

เปอร์เซพตรอนถูกคิดค้นโดย Frank Rosenblatt ในปี 1957 และถูกมองว่าเป็นเหมือนก้อนอิฐแรกๆ สำหรับการก่อสร้างโครงสร้างอันซับซ้อนของ Neural Networks ในอนาคต การทำงานของเปอร์เซพตรอนถูกรุ่นละอ่อนจากการทำงานของเซลล์ประสาทในสมองมนุษย์ ที่รับสัญญาณจากหลายๆ ทางและส่งผลลัพธ์ออกมาเป็นสัญญาณในที่สุด มันประกอบด้วยส่วนที่ได้แก่ Input, Weights, Summation function, Activation function และ Output.

ในระดับพื้นฐานที่สุด เปอร์เซพตรอนรับ input จำนวนหนึ่ง แต่ละ input นั้นจะถูกคูณด้วย weight เพื่อแสดงถึงความสำคัญของข้อมูลนั้น จากนั้นจะถูกส่งผ่าน summation function เพื่อรวมค่ากัน สุดท้ายจะพิจารณาผ่าน activation function เพื่อตัดสินใจว่าควรจะส่งผลลัพธ์ไปยัง output หรือไม่ ซึ่งโดยปกติ activation function ที่ใช้กันมักจะเป็น step function หรือ sigmoid function.

ตัวอย่างโค้ดการ Implement Perceptron ในภาษา C

 #include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// กำหนดหนึ่งเดียวสำหรับจำนวน inputs
#define INPUTS 2

// การประกาศ function สำหรับ perceptron
int perceptron(float inputs[], float weights[], float threshold) {
    float sum = 0.0;
    for(int i = 0; i < INPUTS; i++) {
        sum += inputs[i] * weights[i];
    }
    return (sum > threshold) ? 1 : 0;
}

int main() {
    // ตัวอย่าง input และ weights
    float inputs[INPUTS] = {1.0, -2.0};
    float weights[INPUTS] = {0.5, -0.5};

    // กำหนดค่า threshold
    float threshold = 0.0;

    // การเรียกใช้ percptron function
    int output = perceptron(inputs, weights, threshold);

    printf("Output of the perceptron: %d\n", output);

    return 0;
}

ในตัวอย่างโค้ดข้างต้น เราสร้างระบบ perceptron ที่จำลองการทำงานของเปอร์เซพตรอนในลักษณะที่ง่ายที่สุด โดยใช้ฟังก์ชัน 'perceptron' เพื่อคำนวณผลลัพธ์จาก inputs และ weights ที่กำหนด สังเกตว่าเราใช้ step function ที่ threshold คือ 0.0 ในการตัดสินใจเอาต์พุตของฟังก์ชั่น

Usecase ในโลกจริงของ Perceptron

ในโลกจริงนั้น เปอร์เซพตรอนมีหลายประการใช้งาน ตัวอย่างเช่น การจำแนกรูปภาพ การตัดสินใจของเครื่องจักร, การแยกสี, รวมถึงการทดลองในการแยกประเภทอีเมลระหว่างข้อความปกติกับสแปม คือการเรียนรู้จากตัวอย่างข้อมูลที่มีการติดฉลากไว้เรียบร้อย (Supervised Learning) และปรับปรุง weights ในแต่ละรอบการเรียนรู้ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

EPT แห่งนี้ยินดีต้อนรับสู่โลกแห่งการเรียนรู้แบบเจาะลึก เพื่อพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรมและการประมวลผลข้อมูลอย่างมีสไตล์ ไม่เพียงแค่จบที่พื้นฐานเท่านั้นแต่ยังให้คุณได้ลุยในโปรเจ็กต์ที่มีความท้าทาย และยกระดับความรู้ทางด้าน AI ของคุณให้เต็มที่ พบกับหลักสูตรที่ล้ำสมัย และเรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญในสาขาเพื่อนำไปใช้งานได้จริง สมัครเรียนวันนี้เพื่อเปิดประสบการณ์แห่งความเป็นไปได้ใหม่ที่ EPT!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง