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超重要な単純パーセプトロンを3分解説【ディープラーニング】

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」について解説します。ニューラルネットワークを学習する上で非常に重要な単純パーセプトロンを一緒に学習しましょう!

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分で解説しました!
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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