Perceptron and Backpropagation are both techniques used in the field of Artificial Neural Networks (ANNs) which are computational models inspired by the structure and function of the human brain.

Perceptron is a type of neural network that consists of a single layer of artificial neurons, each of which is connected to the input layer. The output of each neuron is determined by the sum of the weighted input signals, passed through an activation function, which is often a step function. The perceptron is used for binary classification problems, i.e., to separate input data into two categories, for example, spam or non-spam email. The weights of the inputs are updated in response to misclassified instances. The perceptron training rule is a simple algorithm that updates the weights of the perceptron until it correctly classifies all of the training examples.

Backpropagation, on the other hand, is a technique used to train multi-layer neural networks, i.e., neural networks with more than one hidden layer. Backpropagation works by propagating the error from the output layer back through the network and adjusting the weights accordingly. In other words, it calculates the gradient of the loss function with respect to the weights, and uses this to update the weights using gradient descent. The error is minimized by iteratively adjusting the weights in the network. This process is called training, and it involves feeding input data through the network, comparing the output with the desired output, and adjusting the weights based on the error.

In summary, Perceptron and Backpropagation are both techniques used in ANNs, but they are used for different types of neural networks. Perceptron is used for simple binary classification problems, while Backpropagation is used for more complex multi-layer networks. Perceptron is a simple algorithm that updates the weights of the perceptron until it correctly classifies all of the training examples, while Backpropagation involves calculating the gradient of the loss function with respect to the weights, and using this to update the weights using gradient descent.
Perceptron และ Backpropagation เป็นเทคนิคที่ใช้ในสาขาโครงข่ายประสาทเทียม (ANNs) ซึ่งเป็นแบบจำลองการคำนวณที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ Perceptron เป็นโครงข่ายประสาทเทียมประเภทหนึ่งที่ประกอบด้วยเซลล์ประสาทเทียมชั้นเดียว ซึ่งแต่ละชั้นเชื่อมต่อกับชั้นอินพุต ผลลัพธ์ของเซลล์ประสาทแต่ละอันถูกกำหนดโดยผลรวมของสัญญาณอินพุตแบบถ่วงน้ำหนักที่ส่งผ่านฟังก์ชันการกระตุ้น ซึ่งมักเป็นฟังก์ชันสเต็ป Perceptron ใช้สำหรับปัญหาการจำแนกประเภทไบนารี กล่าวคือ เพื่อแยกข้อมูลที่ป้อนออกเป็นสองประเภท เช่น อีเมลขยะหรืออีเมลที่ไม่ใช่สแปม น้ำหนักของอินพุตได้รับการอัปเดตเพื่อตอบสนองต่ออินสแตนซ์ที่จัดประเภทไม่ถูกต้อง กฎการฝึกเพอร์เซปตรอนเป็นอัลกอริทึมง่ายๆ ที่อัปเดตน้ำหนักของเพอร์เซปตรอนจนกว่าจะแยกประเภทตัวอย่างการฝึกทั้งหมดได้อย่างถูกต้อง ในทางกลับกัน Backpropagation เป็นเทคนิคที่ใช้ในการฝึกโครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น เช่น โครงข่ายประสาทเทียมที่มีเลเยอร์ซ่อนอยู่มากกว่าหนึ่งเลเยอร์ Backpropagation ทำงานโดยการแพร่กระจายข้อผิดพลาดจากเลเยอร์เอาท์พุตกลับผ่านเครือข่ายและปรับน้ำหนักให้เหมาะสม กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันจะคำนวณความชันของฟังก์ชันการสูญเสียตามน้ำหนัก และใช้สิ่งนี้เพื่ออัปเดตน้ำหนักโดยใช้การไล่ระดับลง ข้อผิดพลาดจะลดลงโดยการปรับน้ำหนักในเครือข่ายซ้ำๆ กระบวนการนี้เรียกว่าการฝึกอบรม และเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลอินพุตผ่านเครือข่าย การเปรียบเทียบเอาต์พุตกับเอาต์พุตที่ต้องการ และการปรับน้ำหนักตามข้อผิดพลาด โดยสรุป Perceptron และ Backpropagation เป็นเทคนิคที่ใช้ใน ANN แต่ใช้สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมประเภทต่างๆ Perceptron ใช้สำหรับปัญหาการจำแนกไบนารีอย่างง่าย ในขณะที่ Backpropagation ใช้สำหรับเครือข่ายหลายชั้นที่ซับซ้อนมากขึ้น Perceptron เป็นอัลกอริธึมง่ายๆ ที่อัปเดตน้ำหนักของ Perceptron จนกว่าจะจำแนกตัวอย่างการฝึกทั้งหมดได้อย่างถูกต้อง ในขณะที่ Backpropagation เกี่ยวข้องกับการคำนวณความชันของฟังก์ชันการสูญเสียที่เกี่ยวข้องกับน้ำหนัก และใช้สิ่งนี้เพื่ออัปเดตน้ำหนักโดยใช้การไล่ระดับสีลง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence