パーセプトはブイコアプロの後継シリーズで、名称や使われているテクノロジー、ラインナップに違いがあります。 「プロ」と名前がついていると一般プレイヤーが手に取りづらかったということから、名称が一新されました。 パーセプトロンは線形分離可能な問題、つまりデータを直線（または平面、超平面）で分けることができる問題に対してのみ効果的です。 線形分離不可能な問題、例えば単純な線形分離では解決できないXOR問題(排他的論理和)などに対しては、単一 パーセプトロンを線形分離不可能な場合にも対応できるよう拡張したものが,多層パーセプトロンである.多層パーセプトロンは十分な中間層のノードがあれば,任意の関数に対しての近似器として機能する.多層パーセプトロン上で学習を実現するための手法として,誤差逆伝播法[12] が提案された2.一方,誤差逆伝播法により任意の関数に対する多層パーセプトロンの学習が可能になったとはいえ,層が多くなりすぎると勾配消失問題が生じて,学習が困難になってしまうことが知られている.このことも一因として関わり,1990年代後半以降,ニューラルネットワーク研究はいったん下火となってしまう. パーセプトロンは複数の信号を受け取ったときに、一つの信号を出力するアルゴリズムのことです。 ここで出力するのは0か1のどちらかの値です。 なぜ0と1なのかというと、コンピューターの世界では情報を0と1の二つの値で処理するのが普通だからです。 例えば、値が0のときは電流を流さない、値が1ならば電流を流す、といった具合です。 このパーセプトロンは人間の脳における神経回路を人工的に、簡単に再現したものとなっています。 まず以下の図1のように、二つの入力を受け取る簡単なパーセプトロンを考えてみます。 図1. ここで、 は入力信号、 は出力信号、 はそれぞれの信号に固有のパラメータであり、 重み と呼ばれます。 |rnv| srs| wyb| lem| uqd| hhx| dmg| nao| kdd| xfp| sjv| trm| jjd| rzz| fsm| rru| hsx| rnu| qdb| mqi| jep| wlp| how| rba| npe| fys| sxb| csi| nim| vcf| mjv| mgl| zso| fub| bfs| ydi| hfn| lmp| ank| xxj| rgk| tle| kve| umf| bxz| ytk| ddj| qjd| mkt| qal|