パーセプトロンは、誤差関数としてパーセプトロン基準を用い、また最小化に確率的最急降下アルゴリズムを用いるのが特徴、と。1})、誤差関数を次のように定義しています。Σは誤分類されたパターン全体を走るとします。常に0以上であることがわかります。1つずつに対して」次の式を使って逐次的に最小値に近づけていきます。イメージとしては、ニュートン法(多次元版)って感じです。節もあわせて見るといいかもしれません。t_nややこしそうに書いてますが、アバウトにぶっちゃけると「ハズレのときは、そのハズレが出てしまった特徴ベクトルを重みベクトルに足すか引くかする」ということです。いう気になるでしょう。......は、さすがに略。入力ベクトルと目的変数は次のようになります(ベクトルは転置した状態で記述します)。+1これを学習できるのか、手で計算してみましょう。あるので、次のように定義します。ここから計算していきますが、誤分類ベクトルは本来ランダムに選ぶべきところ、ここでは少々恣意的に選んでいくことにします(理由は後述)。」は次の式で求まります。