パーセプトロン
まずは、>>1がパーセプトロンについて概略を説明してくれよ! 古本屋でパーソナルメディア出版のパーセプトロン買った。
内容は読んでないからわかりません。いや、読んでも私では理解できません。
結局、分からずじまいなんだが・・・誰か説明を頼ム! wikipedia読んだけどよくわからない。
複数の入力に対し、何らかのアルゴリズムに基づいて決定的な出力を行うという事だろうか。
a,b,cという入力から判断して0若しくは1を出力するみたいな。
但し、各入力がどのようなパラメータの手続きにより判断されるかはランダムみたいな。
いや、よくわからないけど。
何かの近似解の算出には使えるのかもしれない。
普通に解くと物凄い時間のかかる問題を高速に80%の確率で正答するとか。 >>11
要するに、データを線形分離しながら分類して、どんどん収束させていく仕組みのことだよ。
ステップ数が多くなればなるほど精度が増す、すなわち、学習率が向上するというわけだ!
もし上記の説明で理解できなければ、明らかに知識不足だから、↓の本でも熟読してくれ。
Amazon.co.jp: 学習とニューラルネットワーク (電子情報通信工学シリーズ): 熊沢 逸夫: 本
http://www.amazon.co.jp/dp/4627702914/ めちゃ簡単な部品を組み合わせただけで、パターン認識ができてしまう。
ねじだけで作ったDVDプレイヤーくらいのインパクトがある。
◆めちゃ簡単な部品
使う部品はこれだけ。ウソのようだが本当である。
◇部品A
『入力A』→入力Aに重みを付ける『重みA』→
◇部品B
『入力B』→
『入力C』→◎→出力
『入力D』→
◎の解説:
『入力BとCとDを加算。その値が閾値より大きければ1を
出力(発火と呼ばれる)。その値が閾値より低ければ0を出力』 こんな単純な部品の組み合わせで、例えば写真を見て
『この人は日本人かインド象か?』などのパターン認識をしてしまう。 こんな単純な部品の組み合わせで、例えば写真を見て
『この人は日本人かインド象か?』などのパターン認識をしてしまう。 パーセプトロンには
『単純パーセプトロン』と
http://hooktail.org/computer/index.php?plugin=ref&page=Perceptron&src=perceptron5.png
『多層パーセプトロン』がある。
http://hooktail.org/computer/index.php?plugin=ref&page=Perceptron&src=perceptron4.png
どう違うかは図を見れば分かると思うが、
『単純パーセプトロン』は2層だし、
『多層パーセプトロン』は3層だ。
『単純パーセプトロン』は大したことできない。
『多層パーセプトロン』は何でもできる。
(『単純パーセプトロン』は直線の向こう側か?それとも直線のこっち側か?の認識しかできない。) ◆多層パーセプトロンの作り方
上記リンク先の図のように、部品を3層に組むだけである。
これだけである。
しかし、これだけでは動いてくれない。
学習させていかないといけない。