【Deep Learning】パーセプトロンとは？

どうも、nippaです。

ディープラーニングの勉強をしていきたいと思います。

ディープラーニングは機械学習の１つの手法に当たります。

今回はディープラーニングの中でもパーセプトロンに着目したいと思います。

単層パーセプトロンについて

1957年にアメリカの研究者ローゼンブラットによって考案されたアルゴリズムになります。

考え方としては、視覚と脳をモデル化したものになります。

このアルゴリズムでは、入力層と出力層の2つの層でできており、複数の信号を入力を受け取り、信号を出力するという形になります。

イメージは下の図になります。

単層パーセプトロンのイメージ

具体的な例で言えば、2つの信号を入力を受け取り、しきい値を越えた場合はに、出力を出さない/出すです。

入力を、重みを 、出力を出すを1として、出さないを0とすると数式的には

となります。 は閾値になります

多層パーセプトロン

単層パーセプトロンでの数式を見てわかるように、線形的な場合であれば表現できます。

しかし、あくまで線形的にしか、出力結果をわけることができません。

そこで、多層パーセプトロンというアルゴリズムがあります。

単層パーセプトロンでは階層が1段ですが、多層にすることで、非線形的な場合の出力を導き出せるようになります。

多層パーセプトロンイメージのイメージ

上のイメージでは2層パーセプトロンになります。

具体例をあげればNANDゲートがあります。

この表現ができるようになると、層を重ねれば重ねるほど複雑なものを表現できるようになります。

ちなみに、NANDゲートができれば、コンピュータを作成することも可能になります。

感想

パーセプトロンについて簡単にまとめてみました。

昔からあるアルゴリズムですが、結構使えるということで今回、まとめました。

時間があるときに少しずつ、学んだことをまとめていきたいと思います。

ではでは、また次回。