パーセプトロン

パーセプトロンの仕組み

まず入力層にデータを入力し、そのデータを認識するための指標である特徴量を入力する。その入力に対して、ニューロン間の接続強度に相当する重みをかけたものを、出力層のニューロンに入力する。その出力を足し合わせたものを活性化関数に通して、結果を出力する。

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パーセプトロンのデメリット

パーセプトロンでは、複雑な分布を持つ問題について適用することができなかった。

参考文献

Ledge.ai：ニューラルネットワークとは｜仕組み・学習手法・活用事例・ディープラーニングとの違い　(閲覧日 2020/12/31)