パーセプトロン

1957年考案

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まず、入力層にデータを入力し、そのデータを認識をするための指標である特徴量を入力します。その入力に対し、ニューロン間の接続強度に相当する重み w1 w2‥.を掛けたものを、出力層のニューロンに入力します。出力層のニューロンで、この入力を足し合わせたものを活性化関数に通し、最終的な結果を出力します。

特徴数・・・学習データにどのような特徴があるかを数値化したもの

活性化関数・・・ニューラルネットワークにおいて、線形変換をした後に適用する、非線形関数もしくは恒等関数

もっとわかりやすい図に表すと・・・

https://gyazo.com/7670d7f656c368f9d1a16409dc417948

問題点

複雑な分布を持つ（線形分離不可能な）問題に適応できない