【機械学習】パーセプトロンについて1から理解する

機械学習

この記事ではパーセプトロンについてまとめた内容を紹介しています。

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パーセプトロンとは

心理学者・計算機科学者のフランク・ローゼンブラットが1957年に考案した、人工ニューロンやニューラルネットワークの一種です。

ローゼンブラットはこの形式ニューロンの考え方を基にしてパーセプトロンを開発した。S層(感覚層、入力層)、A層(連合層、中間層)、R層(反応層、出力層)の3つの部分からなる。S層とA層の間はランダムに接続されている。S層には外部から信号が与えられる。A層はS層からの情報を元に反応する。R層はA層の答えに重みづけをして、多数決を行い、答えを出す。

・引用 パーセプトロン Wikipedia

パーセプトロンの仕組み

パーセプトロンの3つの層は、図示したのが下図です。

パーセプトロン

図のx1,x2などの丸のことはニューロンと呼びます。

中間層では入力層の信号(x1, x2)に重み(w1, w2)を掛けて、その結果を出力層に伝えます。

出力層では受け取った結果(x1w1、x2w2)を足し合わせます。

その総和(x1w1 + x2w2)がある一定の値(閾値と呼び、θで表す)を超えた場合、1を出力し、超えない場合は0を出力します。

つまり、yは1 or 0のいずれかになります。

1を出力することを「ニューロンが発火する」と呼ぶことがあります。

重みの数値を大きくしたり小さくしたりすることで、その入力信号の重要度合いを表現します。

以上がパーセプトロンの仕組みです。

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