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ニューラルネットワーク、機械学習を学習する上で必ず知識が必要となる「単純パーセプトロン」について紹介します。単純パーセプトロンは、ニューラルネットワークを学習する上で非常に重要な言葉です。
単純パーセプトロンとは？
単純パーセプトロンの歴史
単純パーセプトロンは、
１９５８年の数十年前に考えられたもので、ニューラルネットワークを学ぶ原点とも言えます。
現在は多層パーセプトロンが主流なものの、
多層パーセプトロンを理解するためには単純パーセプトロンを理解する必要があります。
複数の入力信号と１つの出力信号
単純パーセプトロンとは、複数の入力信号に対して１つの出力します。
下の図を見てください。
単純パーセプトロンは、
「入力信号」「重み」を用いて、０か１を出力します。
「入力信号」と「重み」を掛け合わせた総和が、
ある値よりも大きいか小さいかで「０か１の出力」を決定します。
上の図は、入力信号が x1, x2、出力信号が y、重みがw1, w2 です。
このことから下の数式で表される値が、ある値よりも大きいか小さいかで評価します。
(x1 ✕ w1) +(x2 ✕ w2)
ここで、ある値とは閾値（しきいち）と言われ、「θ」で表されます。
また、
重みとは、入力信号の重要性を評価するもので、出力信号を決定する上で非常に重要な値です。
重みは、入力信号の重要性を調整する役割を持つため、問題によって値を変えます。
単純パーセプトロンの数式
この単純パーセプトロンを、
数学的に数式で表現するとしたのように書くことができます。
ということで本記事は、
ニューラルネットワークで重要な単純パーセプトロンを３分で紹介しました！
最後まで読んでいただき、ありがとうございました＼(^o^)／
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