所変わればトイレも変わる。脳の神経細胞(ニューロン)同士の結び付きで構成された神経回路のこと。circuit)1の特性に類似した数理的モデルのこと。本稿ではこちらを記述する。日本語の「ニューラルネットワーク」は、専ら「人工ニューラルネットワーク」(以下、ANN。今日では多層ANN系機械学習のことを「ディープラーニング」(深層学習)と称する。neuron)[1]と称する人工ニューロンの登場により、ANNの歴史が幕を開ける。形式ニューロンは、以下の数式で表される。1)今日のANNでは、「閾値」は正負が逆転して「バイアス」と称し、「ヘヴィサイドの階段関数」は同名の関数に限定せず「活性化関数」と称する様になったものの、上記の形式ニューロンは今日のANNのニューロン部分の原型であるといえる。形式ニューロンをプログラミング言語Python3で擬似的に実装したコードを以下に記す。"""形式ニューロン的なもの。入力ベクトルを指定します。重みベクトルを指定します。閾値(負のバイアス)を指定します。活性化関数を指定します。計算結果を出力します。Perceptron)が登場し、ANNの機械学習への応用が始まった。SVM)等の非ANN系が機械学習研究の主流派となった。Backpropagation)という多層パーセプトロンでも「重み」と「バイアス」の調整を容易にする手段が登場したことにより、「線型分離可能なものしか学習できない」を克服することができた。2006年にジェフリー・ヒントンによってスタックドオートエンコーダなど多層にネットワークを積み重ねる手法が提唱され、更に2012年には物体の認識率を競うILSVRCに於いてジェフリー・ヒントン率いるトロント大学のチームが多層ANN系機械学習「ディープラーニング」によって従来の手法(エラー率26%)と比較してエラー率17%と実に10%もの劇的な進歩を遂げた。2015年10月のAlphaGoで世間の注目を浴び、多層ANN系機械学習は「ディープラーニング」の呼称の定着と共に機械学習研究の主流派となった。Unit」とも称する。あるウォーレン・マカロックと論理学者・数学者であるウォルター・ピッツが発表した。08:56編集コメント:初版作成。編集履歴を見るキャンセルウォッチリストに追加しました!すでにウォッチリストに入っています。OK追加に失敗しました。OK追加にはログインが必要です。キャンセルログインほめた!すでにほめています。ほめるを取消すOKすでにほめています。ほめるを取消すOKほめるを取消しました。OKほめるに失敗しました。OKほめるの取消しに失敗しました。OKほめるにはログインが必要です。キャンセルログインタグ編集にはログインが必要です。キャンセルログインタグ編集には利用規約の同意が必要です。キャンセル利用規約を読むTOP運営元:ドワンゴPC。