การใช้งาน Implement perceptron ในภาษา C++ แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา C++ แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง CODE

Perceptron เป็นหนึ่งในแบบจำลองที่เริ่มต้นของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่ถูกนำมาใช้ในงานด้านการจำแนกประเภท (Classification) วันนี้เราจะมาดูว่า Perceptron ทำงานอย่างไรในแง่มุมของการเขียนโปรแกรมในภาษา C++ ตลอดจนตัวอย่าง usecase ในโลกจริง

การทำงานของ Perceptron:

ในทางทฤษฎี, Perceptron ง่ายๆ คือฟังก์ชั่นที่สามารถจำแนกข้อมูลได้เป็นสองกลุ่ม เช่น จดหมายสแปมหรือไม่สแปม โดยข้อมูลนั้นถูกแทนด้วยเวกเตอร์ของตัวเลขและ Perceptron เรียนรู้ว่าจะให้น้ำหนักตัวเลขเหล่านั้นอย่างไรเพื่อทำนายผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงการใช้งาน Perceptron ในภาษา C++:

 #include <iostream>
#include <vector>

class Perceptron {
private:
    std::vector<double> weights; // น้ำหนักสำหรับแต่ละ input
    double bias; // bias term
    double learningRate; // อัตราการเรียนรู้

public:
    Perceptron(int numberOfInputs, double learningRate = 0.01) : learningRate(learningRate), bias(0) {
        weights.resize(numberOfInputs, 0);
    }

    // ฟังก์ชั่นสำหรับการคำนวณ output
    int predict(std::vector<double> inputs) {
        double sum = bias;
        for (size_t i = 0; i < inputs.size(); i++) {
            sum += inputs[i] * weights[i];
        }
        // ใช้ฟังก์ชั่น activation (ในที่นี้คือ step function)
        return sum > 0 ? 1 : 0;
    }

    // ฟังก์ชั่นการเรียนรู้
    void train(std::vector<double> inputs, int actualResult) {
        int prediction = predict(inputs);
        int error = actualResult - prediction;

        // ปรับน้ำหนักและ bias
        for (size_t i = 0; i < weights.size(); i++) {
            weights[i] += learningRate * error * inputs[i];
        }
        bias += learningRate * error;
    }
};

int main() {
    // ตัวอย่าง Dataset เริ่มต้น
    std::vector<std::vector<double>> inputs = {{0, 0}, {1, 0}, {0, 1}, {1, 1}};
    std::vector<int> outputs = {0, 0, 0, 1}; // ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

    Perceptron perceptron(2); // Perceptron ที่มี 2 inputs

    // ฝึกสอน perceptron
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
        for (size_t j = 0; j < inputs.size(); j++) {
            perceptron.train(inputs[j], outputs[j]);
        }
    }

    // ทดสอบ perceptron
    std::cout << "Test Results:" << std::endl;
    for (size_t i = 0; i < inputs.size(); i++) {
        std::cout << perceptron.predict(inputs[i]) << std::endl;
    }

    return 0;
}

Usecase ในโลกจริง:

ในการใช้งานจริง, Perceptron สามารถนำไปใช้ในงานต่างๆ เช่น การจำแนกภาพว่าเป็นภาพของแมวหรือสุนัข, การคาดการณ์ว่าลูกค้าจะซื้อสินค้าหรือไม่, หรือในการตรวจจับคำพูดว่าเป็นคำพูดที่มีลักษณะเป็นบวกหรือลบ

สรุป:

Perceptron เป็นเครื่องมือที่มีพลังอย่างมากในการจำแนกประเภท แม้ว่าในตัวอย่างนี้จะมีความเรียบง่ายและอาจจะไม่สามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนได้ แต่นี่คือการเริ่มต้นที่ดีในการเรียนรู้เกี่ยวกับภาษา C++ และวิธีการใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง

หากคุณสนใจที่จะสำรวจและพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเพิ่มเติม เราขอเชิญคุณมาเรียนรู้และขยายศักยภาพทางการเขียนโปรแกรมด้วยหลักสูตรที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) ที่นี่เรามุ่งมั่นที่จะให้ความรู้และประสบการณ์ที่จำเป็นเพื่อให้คุณพร้อมสำหรับโลกของเทคโนโลยีและนวัตกรรม!

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