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教師あり学習。線形分類器。視覚と脳の機能をモデル化したものであり、パターン認識を行う。入力層と出力層のみの2層からなる、単純パーセプトロン (Simple perceptron) は線形分離可能な問題を有限回の反復で解くことができる一方で、線形非分離な問題を解けないことがマービン・ミンスキーとシーモア・パパートによって指摘された。

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Tanesan/Perceptron

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Perceptron

教師あり学習。線形分類器。
視覚と脳の機能をモデル化したものであり、パターン認識を行う。入力層と出力層のみの2層からなる。
単純パーセプトロン (Simple perceptron) は線形分離可能な問題を有限回の反復で解くことができる一方で、線形非分離な問題を解けないことがマービン・ミンスキーとシーモア・パパートによって指摘された。
Andゲート
線形分離可能なデータのみ使用可能

人工ニューロン

  • 人工ニューロンとは、神経細胞(ニューロン)を数学的に表現
  • ニューラルネットワークの基本的な構成要素。
    Detail

二値分類タスク andゲート

  • -1 陰性クラス
  • 1 陽性クラス

実装の流れ

Pythonファイル確認
重みw = 学習率 × (正しい値y - 予測値output) × 訓練データX
どちらも正しければ0が帰ってくる。 標準正規分布を用いてランダム出力 要素2つに対して3つ取得しているのは、各要素ごとの重み+バイアス
わかんなくなったらこれ参考

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教師あり学習。線形分類器。視覚と脳の機能をモデル化したものであり、パターン認識を行う。入力層と出力層のみの2層からなる、単純パーセプトロン (Simple perceptron) は線形分離可能な問題を有限回の反復で解くことができる一方で、線形非分離な問題を解けないことがマービン・ミンスキーとシーモア・パパートによって指摘された。

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