การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา Fortran แบบง่ายๆ

บทนำ

ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว การเข้าใจพื้นฐานของอัลกอริธึมที่อยู่เบื้องหลังจึงเป็นสิ่งที่สำคัญมาก และหนึ่งในอัลกอริธึมพื้นฐานที่ควรต้องรู้จักคือ "Perceptron" ซึ่งเป็นโมเดลที่ใช้ในการจำแนกประเภทข้อมูลในงานการเรียนรู้ของเครื่อง

วันนี้เราาจะมาทำความเข้าใจและเรียนรู้การใช้งาน Perceptron ในภาษา Fortran โปรแกรมมิ่งที่มีอายุยาวนาน ซึ่งยังคงมีการใช้งานในหลายระบบแห่งความมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะการคำนวณเชิงวิทยาศาสตร์

Perceptron คืออะไร?

Perceptron เป็นหน่วยประมวลผลข้อมูลชนิดแรกที่สร้างขึ้นมาสำหรับการเรียนรู้ในเชิงลึก มันทำงานเหมือนสมองมนุษย์ โดยมีการรับข้อมูลจากหลายแหล่ง (Input) และส่งออกผลลัพธ์ (Output) ตามน้ำหนัก (Weights) ที่กำหนดให้กับแต่ละ Input

โครงสร้างของ Perceptron:

1. Input: ข้อมูลเข้าที่จะได้รับการประมวลผล

2. Weights: น้ำหนักที่กำหนดให้กับแต่ละ Input

3. Activation Function: ฟังก์ชันที่ใช้ในการตัดสินใจว่า Output จะเป็นอะไร

การ Implement Perceptron ในภาษา Fortran

ขั้นตอนการพัฒนา

โค้ดตัวอย่าง

นี่คือตัวอย่างโค้ดสำหรับการ Implement Perceptron ในภาษา Fortran:

 program perceptron
  implicit none
  real :: learning_rate
  real :: weights(2)
  real :: input(2)
  real :: output
  integer :: epoch, i
  integer :: desired_output

  ! กำหนดอัตราการเรียนรู้
  learning_rate = 0.1

  ! กำหนดน้ำหนักเริ่มต้น
  weights(1) = 0.5
  weights(2) = -0.5

  ! จำนวนรอบในการฝึก
  epoch = 10

  do i = 1, epoch
    ! กำหนด Input และ Output ที่ต้องการ
    input(1) = 1.0
    input(2) = 0.0
    desired_output = 1

    ! คำนวณ Output
    output = activation_function(dot_product(weights, input))

    ! ปรับน้ำหนัก
    weights(1) = weights(1) + learning_rate * (desired_output - output) * input(1)
    weights(2) = weights(2) + learning_rate * (desired_output - output) * input(2)

    print *, 'Epoch:', i, 'Weights:', weights, 'Output:', output
  end do

contains

  function dot_product(a, b) result(res)
    real :: a(:), b(:)
    real :: res
    res = a(1)*b(1) + a(2)*b(2)
  end function dot_product

  function activation_function(x) result(res)
    real :: x
    real :: res
    if (x >= 0.0) then
      res = 1.0
    else
      res = 0.0
    end if
  end function activation_function

end program perceptron

อธิบายการทำงานของโค้ด

Use Case ในโลกจริง

Perceptron มีการนำไปใช้งานในหลายบริบทต่างๆ เช่น:

สรุป

Perceptron เป็นอัลกอริธึมพื้นฐานที่มีบทบาทสำคัญในวงการการเรียนรู้ของเครื่อง หากคุณสนใจในการพัฒนาอัลกอริธึมเหล่านี้มากขึ้น เราขอเชิญคุณมาเรียนรู้เพิ่มเติมที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งจะช่วยให้คุณเข้าใจและพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรมในหลายภาษา รวมถึง Fortran และ Machine Learning สู่การเป็นโปรแกรมเมอร์ที่เชี่ยวชาญได้อย่างครบถ้วน

หากคุณมีข้อสงสัย หรือต้องการข้อมูลเพิ่มเติม, เราพร้อมยินดีให้คำแนะนำและสนับสนุนคุณที่ EPT!

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