ニューラルネットワーク 機械学習

パーセプトロンを理解しよう

パーセプトロンは、1957年にローゼンブラットというアメリカの研究者によって開発されたアルゴリズムです。

パーセプトロンは、ニューラルネットワークの起源であり、ニューラルネットワークを理解するのに重要な役割を持っています。

今回の記事では、このパーセプトロンを解説していきたいと思います。

 

パーセプトロン

パーセプトロンとは、複数の信号を入力として受け取り、1つの信号として出力するものです。

信号とは、川を流れる水のように、情報が「流れる」というイメージです。パーセプトロンの信号は、「流す/流さない」の2つの値しか取りません。一般的に使われているのは、「0」の流さないか、「1」の流すの2つの信号です。

 

図は、パーセプトロンの例です。図の○は「ノード」、「ニューロン」と呼ばれています。

この図では、2つの入力信号が次のノードである$y$に送られています。この送られる際に、それぞれに固有の重みが乗算されます。このとき、乗算された総和が一定の値(閾値θ)を超えるかどうかで1を出力します。数式で表すと

$$y=0    (w_1x_1+w_2x_2 \leqqθ)$$
$$y=1    (w_1x_1+w_2x_2 >θ)$$

これでパーセプトロンの原理は終わりです。簡単じゃないですか?

パーセプトロンの重みは重要な役割を持っています。この重みが大きいほど大きい信号が流れるのが数式からわかりますね。重みをコントロールすることがパーセプトロンにとって重要なんです。

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