การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา Delphi Object Pascal แบบง่ายๆ

ในขณะที่เราไม่สามารถมองเห็นการเคลื่อนไหวของอุตสาหกรรมอนาคตได้ คุณอาจเริ่มต้นสร้างแอปพลิเคชันที่สามารถเรียนรู้และกำหนดการกระทำอัตโนมัติผ่านการใช้เรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเฉพาะการใช้ "Perceptron" หนึ่งในโมเดลที่สำคัญในด้านนี้ ซึ่งในบทความนี้ เราจะมาศึกษาการ implement Perceptron ในภาษา Delphi Object Pascal กันอย่างง่ายๆ

Perceptron คืออะไร?

Perceptron เป็นอัลกอริธึมในฐานะโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network) ที่ถูกสร้างขึ้นในปี 1958 โดย Frank Rosenblatt โดยมีลักษณะเป็นโมเดลการจำแนกประเภท โดย Perceptron จะรับค่าคุณลักษณะ (Input Features) และส่งผลลัพธ์ออกมาเป็นการจำแนกประเภทข้อมูล (Classification) เป็นค่าต่างๆ เช่น แบ่งแยกข้อมูลเป็น 2 กลุ่มหลัก ซึ่งในแต่ละกลุ่มจะมีสัญญาณไฟฟ้าสูงหรือต่ำอยู่

หลักการทำงานของ Perceptron

หลักการทำงานของ Perceptron มีขั้นตอนหลักๆ ดังนี้:

Code ตัวอย่างการทำงานของ Perceptron ใน Delphi Object Pascal

ตอนนี้เรามาดูตัวอย่างโค้ดที่สามารถสร้าง Perceptron ขึ้นมาง่ายๆ ในภาษา Delphi Object Pascal กันครับ

 unit PerceptronUnit;

interface

type
  TPerceptron = class
  private
    Weights: array of Double;
    LearningRate: Double;
    function ActivationFunction(Sum: Double): Integer;
    function CalculateWeightedSum(const Inputs: array of Double): Double;
  public
    constructor Create(InputCount: Integer; LR: Double);
    function Train(const Inputs: array of array of Double; const Outputs: array of Integer): Boolean;
    function Predict(const Input: array of Double): Integer;
  end;

implementation

constructor TPerceptron.Create(InputCount: Integer; LR: Double);
begin
  SetLength(Weights, InputCount);
  LearningRate := LR;
  // Initializing random weights
end;

function TPerceptron.CalculateWeightedSum(const Inputs: array of Double): Double;
var
  Sum: Double;
  I: Integer;
begin
  Sum := 0;
  for I := Low(Inputs) to High(Inputs) do
    Sum := Sum + Weights[I] * Inputs[I];
  Result := Sum;
end;

function TPerceptron.ActivationFunction(Sum: Double): Integer;
begin
  if Sum > 0 then
    Result := 1
  else
    Result := 0;
end;

function TPerceptron.Train(const Inputs: array of array of Double; const Outputs: array of Integer): Boolean;
var
  I, Predicted, Error: Integer;
  WeightedSum: Double;
begin
  for I := Low(Inputs) to High(Inputs) do
  begin
    WeightedSum := CalculateWeightedSum(Inputs[I]);
    Predicted := ActivationFunction(WeightedSum);
    Error := Outputs[I] - Predicted;

    // Update Weights
    // Weights[i] = Weights[i] + LearningRate * Error * Inputs[i]
  end;
  Result := True; // Training complete
end;

function TPerceptron.Predict(const Input: array of Double): Integer;
var
  WeightedSum: Double;
begin
  WeightedSum := CalculateWeightedSum(Input);
  Result := ActivationFunction(WeightedSum);
end;

end.

การทำงานของโค้ด

ในโค้ดที่เราเพิ่งได้อ่านกันไปนั้น สามารถแบ่งออกเป็นส่วนๆ ได้ ดังนี้:

Use Case ในโลกจริง

ในชีวิตจริง เราสามารถนำ Perceptron ไปใช้ในหลายบริบท เช่น:

สรุป

ในบทความนี้ เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Perceptron ที่เป็นโมเดลในด้าน Machine Learning และได้ศึกษา Implement ใน Delphi Object Pascal อย่างง่ายๆ พร้อมตัวอย่างโค้ดและการใช้งานจริงเพื่อสร้างแรงบันดาลใจให้คุณเริ่มเรียนรู้และทำความเข้าใจถึงพื้นฐานของการพัฒนาระบบที่มีการเรียนรู้ในรูปแบบต่างๆ หากคุณสนใจเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม ขอเชิญเรียนรู้กับ EPT ซึ่งเป็นที่รวมของความรู้ในด้านการเขียนโปรแกรมที่มีคุณภาพ ร่วมทั้งอบรมให้ทุกคนได้ฝึกฝนเพื่อพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของตนเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ!

ลงทะเบียนเรียนกับเราเลยที่ EPT เพื่อก้าวสู่โลกของการเขียนโปรแกรมที่น่าตื่นเต้น!

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