パーセプトロン・ニューラルネットワークPython機械学習学習メモディープラーニングadventcalenderはじめに機械学習エンジニアになるために、学習の記録を残す。コンスタントに書いていく。今回は、ディープラーニングの基本となるパーセプトロンとニューラルネットワークを説明していく。康毅氏)を読みながら学習してきたメモである。内容を鵜呑みせず、飽くまで参考程度に読んでいただきたい。(指摘・質問は大歓迎です。・パーセプトロンとは・ニューラルネットワークとはこの記事のパーセプトロンとは複数の入力に対して、一つの出力を返すアルゴリズムである。論理回路のAND・OR・NANDのようなものだ。ニューラルネットワークもといディープラーニングは、このアルゴリズムをベースに作られている。出力に影響する変数は、入力値・重み・バイアスである。これらをパラメータと呼ぶ。ニューラルネットワークは、パラメータを調整して学習させていく。ニューラルネットワークとは図を見てみると、多層パーセプトロンと変わらないように見える。パーセプトロンとの大きな違いがある。非線形の活性化関数を使うこと活性化関数とは?入力信号(入力値・バイアス・重み)の総和が閾値を境に出力値が変わる。(発火する)パーセプトロンも何も変わらない活性化関数を持っているというが、ニューラルネットワークでは分類問題や回帰問題によって活性化関数の種類も変わる。活性化関数が必要なのか活性化関数があることで、より多くの様々な値を出力できる。突き詰めると機械学習の目的は、精度をよくすることだ。そのために、重みやバイアスを調整しながらパラメータを最適な値を見つける必要がある。その微調整には、線形関数では解決できない。(少し値を変えるだけで大きく変わってしまうため)非線形関数を利用することで、それを解決できる。requestStockLike6MasaHero@MaaSaHeroこんにちは!機械学習エンジニア目指して機械学習・数学を学習しています。前職は回路設計エンジニア。オーディオ製品の電源回路設計をやってました。貴方のエンジニアリングに良い影響が与えることができたら、この上ない光栄です。モットーは「昨日よりも良い自分へHackする」https://note.com/lunadraFollowTechCommitTechCommitは仲間と楽しく学び続ける為の、コミュニティ型IT学習環境です。upLoginユーザーは見つかりませんでした。