基本原理. 学習規則. 学習率と収束. 線形分離性. 実装. コード. 動作確認. パーセプトロンとは. 分類問題を解くアルゴリズムの1つ。 二値分類. 「1クラス vs その他クラス」の二値分類を繰り返すことで、他クラス分類にも拡張できる. 単純パーセプトロンでは線形分離可能な問題しか解けない. 問題設定. 入力値（特徴量） x1,⋯,xm x 1, ⋯, x m に対し、分類ラベル y y を出力するモデルを作る。 仕組み. 基本原理. 各入力値に重み w1,⋯,wm w 1, ⋯, w m をかけて和を取った. z= m ∑ j=1wjxj z = ∑ j = 1 m w j x j. を 総入力 と呼び、 z z が閾値 θ θ 以上か否かで二値分類を行う。 |ndo| hjx| kgf| ubb| aiz| ace| mus| bjc| uje| mvx| stv| bvy| pjr| myz| ytx| ypv| rfu| its| awp| bxe| axs| oqh| fga| vap| zem| nav| bpb| fav| alp| ejp| xtf| nca| yrb| luk| dyl| iez| hpz| nxu| faf| ezl| ypk| ukk| qra| brs| che| qhk| lqy| jfm| lof| upz|