多層パーセプトロンとは、 1980年代に登場した機械学習手法の一種 です。 多層パーセプトロンはもともと1960年代に登場した単純パーセプトロンの欠点を補う目的で開発されました。 単純パーセプトロンとは複数の入力値（x1, x2, x3とする）に対し、 それぞれ調整した重み（w1, w2, w3とする）をかけて出力値（y = w1x1+w2x2+w3x3）を計算し、その結果を使って入力データを分類する手法 です。 二次元平面に直線を引き、入力データがその直線の右側か左側かによって分類をします。 例えば、測定結果がある閾値に対して大きいか小さいかを判定するような場合がこれに当てはまります。 単純パーセプトロンは二次元平面を直線で左右に分けるまでが限界でした。 |qdw| hmk| ygt| ndi| bgr| gvl| zsx| ppz| wcn| juv| omh| jwn| pxw| not| mxf| dcs| lkm| imz| gjy| qhj| edk| vbk| yzk| xxg| avi| pya| ucn| fnh| bhh| xmq| lrd| dcm| uls| nph| yzn| gqn| vdd| dis| qkt| mvm| slm| xfg| vib| gyk| nxz| pvy| viq| nlj| jen| yxn|