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2020年5月22日 (金)

CNNへの道のり(5)

 パーセプトロンは、目的に応じた演算と結果になるように重みと閾値を選択すればよいというアルゴリズムの提案だった。そして、神経細胞を見習ったということから、これら重みと閾値は学習によって自動調整するのである。

 ここで、閾値もw0と重みの一種とみなし、重みベクトルwを

w = ( w0, w1, w2, ・・・, wn )^T (^Tは転置を表す)

と定義する。すると、重みベクトルを所望の出力が出るように更新していくことが、パーセプトロンの学習である。

 具体的な学習方法は、まず、x1、x2、・・・の入力値に対し、w0、w1、・・・にランダムな値を設定する。そして、その出力と所望の出力を教師データとして、所望の出力が出るような重みに少し寄せていく。この手順を繰り返していく。この、所望の出力に近づける手順が、パーセプトロンの学習アルゴリズムとなる。

 

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