分類のためのパーセプトロンの使用

Question

私は、機械学習におけるパーセプトロンの概念とそれがどのように分類に使用されているかを学んでいます。私はパーセプトロンが線形に分離可能でブール分類を持つデータを分類できることを知っています。しかし、データには2つ以上のクラスがあり、そのデータを使用してモデルを構築する必要があります。その場合、パーセプトロンを使用することは可能ですか？

Answer 1

パーセプトロンアルゴリズムのマルチクラスの変形例のアイデアは、わずかな差異を除いて、バイナリ分類とほぼ同じです（ ）。 Kクラスと マルチクラス分類では、我々は、（各ウェイトベクトルは、Dは特徴の数 あるサイズDである）K重量 ベクトルW_{1},...,W_{K}のセットを維持します。予測されたクラスは、重みベクトルは、最も高いスコアを与えるためのものであろうことを意味する

\widehat{y}_{n} = arg max_{k}(W_{k}^{T} x_{n} + b) 

：

予測（トレーニング及び試験時の両方）に変化します。

if(\widehat{y}_{n} != y_{n}) 
    W_{\widehat{y}_{n}} = W_{\widehat{y}_{n}} - X_{n} 
    W_{\widehat{y}_{n}} = W_{\widehat{y}_{n}} + X_{n}