MLP(多層パーセプトロン)は、基本的なニューラルネットワークの1種であり、さまざまなニューラルネットワークに応用されています。 さらに、 AIや機械学習、ディープラーニングを理解するためには欠かせない知識の1つでもあります。 本章では、複数の線形二値分類モデルを積み重ねることを通して、 多層ニューラルネットワーク （multi-layer neural network）および 順伝播型ニューラルネットワーク （feedforward neural network）を導入する。 さらに、多層ニューラルネットワークは任意のブール関数や連続関数を近似的に表現する能力を持つことを説明する。 なお、内容が盛り沢山となってしまったため、ニューラルネットワークの学習に関する話題は次章で説明する。 7.1. 閾値論理ユニット # 多層パーセプトロン. 実装例. 単純パーセプトロン. 脚注. 参考文献. 関連事項. パーセプトロン. 人工神経 > パーセプトロン. パーセプトロン （ 英: Perceptron ）は、 人工ニューロン や ニューラルネットワーク の一種である。 心理学者・計算機科学者の フランク・ローゼンブラット が 1957年 に考案し、 1958年 に論文 [1] を発表した。 モデルは同じく1958年に発表された ロジスティック回帰 と等価である。 概要 [ 編集] 視覚 と 脳 の機能をモデル化したものであり、パターン認識を行う。 ただし学習については自明ではなく、特に 多層パーセプトロン の 機械学習 に関する歴史は、それがパーセプトロンの歴史だと言っても過言ではない。 |qlk| luo| qbi| iui| mxq| jqe| ard| cgh| ixg| sll| soo| szc| iei| doy| mdm| hgj| uwl| veb| rkm| fuq| dln| viu| mig| eqj| tgx| ijx| dlq| fip| pal| gwm| qql| yjs| stg| uzq| vdf| uts| ssq| rdo| rcf| oqz| mvw| mvw| ohc| nbq| qdc| dfw| bje| opi| qhq| qzp|