フランク・ローゼンブラットが1957年に考案し、1958年に論文[1]を発表した。モデルは同じく1958年に発表されたロジスティック回帰と等価である。概要[編集]視覚と脳の機能をモデル化したものであり、パターン認識を行う。シンプルなネットワークでありながら学習能力を持つ。1960年代に爆発的なニューラルネットブームを巻き起こしたが、1969年に人工知能学者マービン・ミンスキーらによって線形分離可能なものしか学習できないことが指摘されたことによって下火となった。他の研究者によってさまざまな変種が考案されており、ニューロン階層を多層化し入出力が二値から実数になったボルツマンマシン(1985年)やバックプロパゲーション(1986年)などによって再び注目を集めた。2009年現在でも広く使われている機械学習アルゴリズムの基礎となっている。形式ニューロン[編集]詳細は「形式ニューロン」を参照パーセプトロンは1943年に発表された形式ニューロンに基づく。パーセプトロン[編集]ローゼンブラットはこの形式ニューロンの考え方を基にしてパーセプトロンを開発した。S層(感覚層、入力層)、A層(連合層、中間層)、R層(反応層、出力層)の3つの部分からなる。S層とA層の間はランダムに接続されている。S層には外部から信号が与えられる。A層はS層からの情報を元に反応する。R層はA層の答えに重みづけをして、多数決を行い、答えを出す。1970年頃、デビッド・マー[2]とジェームズ・アルブス[3]によって小脳はパーセプトロンであるという仮説が相次いで提唱された。depression)が見つかったことで、小脳パーセプトロン説は支持されている。線形非分離な問題を解けないことがマービン・ミンスキーとシーモア・パパートによって指摘された。多層パーセプトロン[編集]詳細は「多層パーセプトロン」を参照デビッド・ラメルハートとジェームズ・マクレランドはパーセプトロンを多層にし、バックプロパゲーション(誤差逆伝播学習法)で学習させることで、線型分離不可能な問題が解けるように、単純パーセプトロンの限界を克服した。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、2016年9月24日、第1刷。978-4873117584。線形分類器この項目は、心理学に関連した書きかけの項目です。(日時は個人設定で未設定ならばUTC)。表示-継承ライセンスの下で利用可能です。追加の条件が適用される場合があります。詳細は利用規約を参照してください。Cookieに関する声明モバイルビュ。