試纏スマートフォン用の表示で見る試纏ためしてまとめる〜色々なトピックやテーマについて試してみたり、まとめてみたりするブログです。―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』の読解&実践、2章は『パーセプトロン』についての内容となります。読み進めて行った内容の要約メモとPythonプログラミング実践内容について纏めたエントリです。パーセプトロンとはパーセプトロン:アルゴリズムの一種。ニューラルネットワーク(ディープラーニング)の起源となるもの。ニューロン:総和を保持する要素みたいなものと考えて良いのかしら。書籍では○=ニューロン、としていたけれど。入力信号が送られる際に固有の重みが乗算され、総和が閾値を超えるとニューロンが『発火』する。構造は上記3つの全てで同じ、パラメータ(重みと閾値)の値を調整するだけで対応が可能に。上記論理回路(AND,NAND,OR)それぞれをPythonで実装。重みとバイアスを加えて調整バイアスの重みによって発火のしやすさが決まる。パーセプトロンの限界XORゲート(排他的論理和):x1,x2いずれかが1の時だけ1を出力。実はパーセプトロンではこれを実現出来ない。パーセプトロンは1本の直線で分けた領域だけしか表現出来ないという『限界』がある。直線による領域を『線形』、曲線による領域となる場合は『非線形』と呼ぶ。多層パーセプトロンパーセプトロンの素晴らしさは『層を重ねる事が出来る』という点。Learningの語源という事でOK?)複数層のパーセプトロンの動作はパイプラインによる組み立てに似ている。層を重ねる(深くする)事でより柔軟な表現が可能になる。下記GitHubリポジトリにPythonコードとしてコミット済です。shinyaa31/DeepLearningFromZeroまとめ2章を読む前は『ニューロン?パーセプトロン?なんのこっちゃ』な感じでしたが、読み進めて見れば何てことはない、条件式の組み合わせと調整パラメーターによる判定(の多層の組み合わせ)で処理を行っているのだと分かりました。第3章についても引き続き読解とコーディングを進めて行きたいと思います。(2).多次元配列...書籍3章、活性化関数の次のトピックは『多次元配列の計算』。先月末からちょっと忙しくなって以来、当ブログも更新が滞って...2017-02-01ブログ開設後の1ヶ月間を振り返る昨日2017/01/31で当ブログは開設1ヶ月を経過しました。はてなブログPro色々なトピックについて試してみたり、まとめてみたりするブログです。月別アーカイブはてなブログをはじめよう!shinyaa31さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。