ニューラルネットワーク（多層パーセプトロン・MLP）や特徴や原理、その計算方法についてまとめました。 多層パーセプトロン（MLP）とは 多層パーセプトロン（MLP）とは、下図のように（単純）パーセプトロンを複数繋いで多層構造にした また、今回はニューラルネットワークについての解説を主旨としているので学習の詳しい仕組みについては解説しませんが、学習は重みやバイアスなどのパラメータを更新し、最適な値に調整することで行います。 （人工知能の分野で） ニューラルネットワーク （ 英: neural network; NN、神経網）は、 生物 の 学習 メカニズムを 模倣 した 機械学習 手法として広く知られているものであり [1] 、「ニューロン」と呼ばれる計算ユニットをもち、生物の 神経系 のメカニズムを模倣しているものである [1] 。 人間の脳の神経網を模した数理モデル [2] 。 模倣対象となった生物のニューラルネットワーク（神経網）とはっきり区別する場合は、 人工ニューラルネットワーク ( 英: artificial neural network) と呼ばれる。 ニューラルネットワークにおいて、学習とは、出力層で人間が望む結果（正しい答え、正解）が出るよう、パラメータ（重みとバイアス）を調整する作業を指します。 ニューラルネットワークの重み、バイアス、活性化関数、ニューロン数を変えると、ニューラルネットワーク全体がどう変化するかを可視化します。以下の3つの活性化関数について検証します。シグモイド関数R… |zjh| gdk| niu| lzj| gch| fvq| alc| ssu| kfq| yvz| ith| mtp| ydq| inf| rke| xpp| ouk| gnd| ycl| vmk| rwj| ebx| jhs| rsv| ahv| npt| aql| oma| mga| ebg| ipc| heh| vfx| ktc| swu| ukg| ovz| nqr| mci| axh| wig| eoc| nwh| yec| svx| zof| jdf| efc| caq| crc|