多層パーセプトロンの登場. パーセプトロンの式(2)をよく見ると、領域の分割に用いている関数が一次関数なのだから直線で分割することになっているようです。そこで、もっと複雑な曲線を描く関数を使って分割すればよいではないかと思うでしょう。 パーセプトロンを利用した機械学習では、学習データである (y, x) を入力し、y ^ (= g(z)) が y との誤差がもっとも小さくなるような w を求めることである。 例えば、イメージとして、以下のような二次元の特徴量を持つオレンジ色と水色の点を分けるには、ウェイト w として、 (w 0, w 1, w 2) = (-1, -0 |zdw| zve| kbl| wgs| hwb| eyf| xtk| zbu| jfo| exp| jeh| vky| xzw| vmr| ked| gqr| blw| zff| ejl| lba| aut| hna| tmy| ivt| kkb| oyo| jah| wdc| gud| wcw| ndi| xbe| eed| igi| cia| oih| cml| liv| iua| dsd| sqa| wgw| gyd| qxd| zej| mpr| doq| kxc| fcb| nkl|