ニューラルネットワークの基礎
パーセプトロンは単層ニューラルネットワークであり、多層パーセプトロンはニューラルネットワークと呼ばれます。
パーセプトロンは線形分類器（バイナリ）です。 また、教師あり学習でも使用されます。 これは、与えられた入力データを分類するのに役立ちます。 しかし、一体それはどのように動作しますか？
通常のニューラルネットワークは、我々はすべて知っているように、このようになります
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あなたが見ることができるように、それは複数の層を持っています。
パーセプトロンは4つの部分で構成されています。
- 入力値または一つの入力層
- 重みとバイアス
- 正味合計
- 活性化関数
FYI: ニューラルネットワークはパーセプトロンと同じように動作します。 ニューラルネットワークがどのように機能するかを知りたい場合は、パーセプトロンがどのように機能するかを学びます。
しかし、それはどのように動作しますか？
パーセプトロンは、次の簡単な手順で動作します
A.すべての入力xに重みwが乗算されます。kと呼びましょう.
bの重みで入力を乗算します。 乗算されたすべての値を加算し、それらを加重合計と呼びます。
c.その重み付き合計を正しい活性化関数に適用します。
例:単位ステップ活性化関数。
