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zoom RSS 理解しようディープラーニング1 パーセプトロン

<<   作成日時 : 2017/12/15 00:30   >>

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最近、ニュースでAI(人工知能)という言葉がよく出てきます。

ブームに乗り遅れないようにと、
ゼロから作るDeep Learningという以下の本を半年近く前に買いました。


ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
オライリージャパン
斎藤 康毅

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が、相変わらず、全く理解できていないため、本ブログも活用しながら、もう一度勉強してみます。

まずはパーセプトロン。

この概念がディープラーニングの基礎となるようです。

ところが・・ここからまず、なんだかよくわかりません。
「単純パーセプトロン」という単純な方で調べてみても・・・
一体、何なんだ。

wikiで調べても、入力層と出力層なるものがあるらしいが。
また「単層パーセプトロン」と言ったりもするようです。

出力層は0 or 1  の2パターン。→y
入力層は値はなんでもよく数も何個あってもよさそう。 → x1,x2,x3...

このままでは入力と出力に関連が何もないが、
各入力に対して重みという係数とバイアス(もしくは閾値)を規定することで、
出力が0になるのか、1になるのか条件を規定する。

入力 x1,x2... 重み w1,w2... バイアス b とした場合に、下記計算を行い出力yを決めるのが、パーセプトロン。
y = 0 となるケース: b + w1x1 + w2x2 + w3x3 ... <= 0
y = 1 となるケース : b + w1x1 + w2x2 + w3x3 ... > 0

わかりやすそうなサイトは下記でしょうか。
https://www.slideshare.net/takosumipasta/ss-71777586

結局、単純パーセプトロンとは、
多数の入力値から、AなのかBなのかを判断する仕組みということでしょうか。

例えば、人か人でないかということを判断したい場合に、
身長、体重、目の大きさ、指の本数、顔の面積、発する言葉の数、書ける文字の数・・
等いろんな値から判断できますよということでしょうか。

この場合、書ける文字の数なんかは重みが重くなりそうに感じるのですが、
書ける文字の数と身長を同列に扱ってよいのか!?って気がしますね。
また、書ける文字の数は大きければ大きい程、人っぽい気がしますが、
身長の場合、低すぎても、高すぎても人っぽくなくなってしまいますね。

そういった所から、単純でないパーセプトロンが登場するのでしょうか。
次は単純でないパーセプトロンを調べて見ますかね。


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