パーセプトロンとは？
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投稿日:2018-04-20
更新日:2018-05-30
表記
英語
・Perceptron
1957年に考案されたアルゴリズム
アメリカの心理学者・計算機科学者「フランク ローゼンブラット(Frank Rosenblatt)」が1957年に考案
・ニューラルネットワーク(ディープラーニング)の起源となるアルゴリズム
1958年に論文を発表
複数の信号を入力として受け取り、ひとつの信号を出力する
ここで言う「信号」とは
・電流や川のような「流れ」をもつもの
パーセプトロンの信号
・「流す／流さない(1か0)」の二値の値
複数の二進数(0または1) x1,x2,… を入力にとり、ひとつの二進数(0または1)を出力する
単純パーセプトロン
二値分類
主に二値分類に使用される
メールのスパム判定
・スパムメール
・スパムメールではない
対象を含む画像か判定
・リンゴを含む画像
・リンゴを含まない画像
単語を含むか否か判定
・単語を含む文字列
・単語を含まない文字列
仕組み
入力信号xに重みwが乗算され、その総和が一定のしきい値を超えたら1を出力。それ以外は0を出力
入力
入力信号x
・x₁,x₂ … xₙ
・複数の二進数(0または1)
重み
重みw
・その特徴量が出力に与える影響の大きさ
・負数でも可
出力
出力信号y
・y
・ひとつの二進数(0または1)
処理の流れ
1.単純な掛け算
・特徴量「入力信号x」に、係数「重みw」を乗算
x₁×w₁
x₂×w₂
xₙ×wₙ
2.条件分岐後、「出力信号y」を出力
・「入力信号x」に「重みw」を乗算した総和が、一定の「しきい値」を超えたら1を出力
・それ以外は0を出力
※この処理を行う関数を「活性化関数」と言う
※1を出力した場合「ニューロンが発火する」と表現したりする
x₁×w₁ + x₂×w₂ + … xₙ×wₙ≧0
・活性化関数によって出力は「1」になるx₁×w₁ + x₂×w₂ + … xₙ×wₙ<0
・活性化関数によって出力は「0」になる数式
・単純パーセプトロンをJavaで作る
単純パーセプトロンの解説・実装
人工知能やディープラーニングの理解に欠かせないパーセプトロンとは何か？
ニューラルネットワークと深層学習
・パーセプトロン
jtet/Perceptron: Simple PHP implementation of a Perceptron
jtet/MultiLayerPerceptron: A Simple PHP implementation of a Multi Layer Perceptron Neural Network
Perceptron.php
Neural networks from scratch for Javascript linguists (Part1 — The Perceptron)
「目に見えるパーセプトロン」という資料を作ったので公開します
ニューラルネットワークをJavaScriptで実装。
A JavaScript Perceptron
・単純パーセプトロンからの機械学習入門
・やる夫で学ぶ機械学習 - パーセプトロン -