パーセプトロンとは? わかりやすく解説

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パーセプトロン

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/08/05 09:30 UTC 版)

パーセプトロン: Perceptron)は、人工ニューロン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。


  1. ^ Rosenblatt, Frank (1958). “The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain”. Psychological Review 65 (6): 386-408. 
  2. ^ “A theory of cerebellar cortex”. Journal of Physiology 202: 437-470. (1969). PMID 5784296. 
  3. ^ “A theory of cerebellar function”. Mathematical Bioscience 10: 25-61. (1971). 
  4. ^ “Climbing fibre induced depression of both mossy fibre responsiveness and glutamate sensitivity of cerebellar Purkinje cells”. Journal of Physiology 324: 113-134. (1982). PMID 7097592. 
  5. ^ 有意に無意味な話: 単純パーセプトロンの収束定理と限界”. 2020年8月16日閲覧。


「パーセプトロン」の続きの解説一覧

パーセプトロン

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/03/15 10:23 UTC 版)

「パーセプトロン」も参照 パーセプトロンでは、前述のモデルから、線型和にバイアス値 b を加えること提案された。 y = u + b {\displaystyle y=u+b} φ ( x ) = x {\displaystyle \varphi (x)=x} 一般にこのような純粋な形式伝達関数回帰設定の場合のみしか使えない二値分類設定では出力符号で 1 または 0 に対応させる。これはすなわち、上述ステップ関数で b の符号反転した場合等価であり、学習アルゴリズム有効である

※この「パーセプトロン」の解説は、「活性化関数」の解説の一部です。» 「活性化関数」の概要を見る


パーセプトロン

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/03/15 10:23 UTC 版)

「パーセプトロン」も参照 パーセプトロンでは、前述のモデルから、線型和にバイアス値 b を加えること提案された。 y = u + b {\displaystyle y=u+b} φ ( x ) = x {\displaystyle \varphi (x)=x} 一般にこのような純粋な形式伝達関数回帰設定の場合のみしか使えない二値分類設定では出力符号で 1 または 0 に対応させる。これはすなわち、上述ステップ関数で b の符号反転した場合等価であり、学習アルゴリズム有効である

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