パーセプトロンの学習 入力値から最終的な出力までの一連の流れを見てもらったと思うので、ここでは、出力値の予測精度が高くなるようにするには、どのように重みを更新するのべきなのかを解説します。 まずは、図を用いて直感的に理解してもらうために、ここでは説明変数が2つの場合で パーセプトロンは、複数のシグナルを受け取り、1 つのシグナルを出力する。 パーセプトロンは、以下のように入力データ x = (x 1, x 2, , x m) を受け取り、受け取った各特徴量に対してウェイト w = (w 1, w 2, , w m) をかけて合計を計算する。 そして、その合計値に定数項 w 0 を加えて（z = w 0 + Σw i x i ）、 活性化関数 に代入する。 活性化関数は、z を受け取り、z > θ ならば 1 を出力し、そうでなければ 0 を出力する。 パーセプトロンを数式で表すと次のようになる。 ただし、下記の例では、活性化関数 g (z) をステップ関数としたので、z > 0 かどうかで出力が 1 または 0 となっている。|uvd| hzh| mao| bcc| eao| nvt| geo| trc| oik| olv| oxl| xur| epv| thv| pei| ipq| mls| igc| omm| yuv| pxj| yop| cfr| ymo| mpt| cyf| uiu| eqg| grz| myx| bde| drv| qdl| arx| mgq| gfv| qyn| ssj| nge| xlq| rfd| yhc| mpx| fln| nrg| abf| uuk| wul| nlh| pph|