多層パーセプトロンについて

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多層パーセプトロンとは

多層パーセプトロンは、順伝播型(英語版)ニューラルネットワークの一分類である。MLPは少なくとも3つのノードの層からなる。入力ノードを除けば、個々のノードは非線形活性化関数を使用するニューロンである。MLPは学習のために誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)と呼ばれる教師あり学習手法を利用する。その多層構造と非線形活性化関数が、MLPと線形パーセプトロンを区別している。MLPは線形分離可能ではないデータを識別できる。

多層パーセプトロンは時折、特に単一の隠れ層を持つ時、「バニラ」ニューラルネットワークと口語的に呼ばれることがある



多層パーセプトロン (Multilayer perceptron, MLP)をPythonで理解する

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多層パーセプトロンを実装してみよう!【人工知能】

多層パーセプトロン

ユニットニューロンとは

脳には、いくつもの種類のニューロン(ニューロンモデルにおいてはユニットと呼ぶ)が存在していることが確認されており、単純な発火作用をもったものから非常に複雑な発振作用を持ったものまで存在している。 しかし、現段階でニューラルネットワークに用いられているモデルは、それらを非常に単純化したモデルである。

活性化関数とは

活性化関数とは、ニューラルネットワークのニューロンにおける、入力のなんらかの合計(しばしば、線形な重み付け総和)から、出力を決定するための関数で、非線形な関数とすることが多い。

やっぱりよく分からない活性化関数とは

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