差分
このページの2つのバージョン間の差分を表示します。
|
機械学習:パーセプトロン [2016/02/18 10:21] asakawa 作成 |
機械学習:パーセプトロン [2016/02/18 10:22] (現在) asakawa |
||
|---|---|---|---|
| 行 5: | 行 5: | ||
| パーセプトロンには入力層と出力層と呼ばれる２つのニューロン群（ユニット集団）があります。入力層のニューロンと出力層のニューロンはすべてつながっています。入力層のニューロン数を N、出力層のニューロン数を M とすれば，ニューロン間の接続を表す結合係数行列は NM 個の要素を持ちます。通常出力層のニューロンにはしきい値と呼ばれる数値が一つだけあります。M 個のニューロンから構成されるパーセプトロンでは、NM + M 個の推定すべき値が存在することになります。入力層のニューロンは通常、入力値そのものでも良いので、しきい値は考えないことが多いです。 | パーセプトロンには入力層と出力層と呼ばれる２つのニューロン群（ユニット集団）があります。入力層のニューロンと出力層のニューロンはすべてつながっています。入力層のニューロン数を N、出力層のニューロン数を M とすれば，ニューロン間の接続を表す結合係数行列は NM 個の要素を持ちます。通常出力層のニューロンにはしきい値と呼ばれる数値が一つだけあります。M 個のニューロンから構成されるパーセプトロンでは、NM + M 個の推定すべき値が存在することになります。入力層のニューロンは通常、入力値そのものでも良いので、しきい値は考えないことが多いです。 | ||
| + | [[http:// | ||