「パーセプトロン」の版間の差分

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英:perceptron <br>
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米国の心理学者フランク・ローゼンブラット(Frank Rosenblatt)は1958年前後に、脳における感覚情報の処理メカニズム、すなわち、学習的なパターン認識メカニズムの神経回路網モデルを提案し、パーセプトロン(perceptron)と名づけた。パーセプトロンは、単純な情報処理をする多入力1出力の神経細胞(ニューロン)のモデルを相互に結合した構造をもち、ニューロン間の信号の伝わりやすさを変化させることによって学習を行う。ローゼンブラットは様々な構造のパーセプトロンを提案し、その性質を数理的・統計的に解析したが、そうした中でも、感覚入力にあたる感覚(sensory)層、入力信号を分析する連合(association)層、認識結果を出力する出力(response)層の3つの層から成り、入力から出力に向かう前向き結合のみをもつネットワークや、その層を増やしたネットワークが、その後の時代にもっとも盛んに研究された。特に、マービン・ミンスキーとセイモア・パパートによるパーセプトロンの情報処理能力に関する研究<ref>'''Marvin Minsky, Seymour Papert'''Perceptrons--Extended Edition''The MIT Press (Cambridge)'':1988</ref>。はよく知られている。このことから、現在では「パーセプトロン」という言葉は、階層型ニューラルネットワーク(layered neural networks)、多層ニューラルネットワーク(multi-layer neural networks)、前向き結合ニューラルネットワーク(feed-forward neural networks)という意味で使われることが多い。以下では、ローゼンブラットによって提案されたパーセプトロンとその性質の理論的解析<ref><pubmed>13602029</pubmed></ref>について述べる。
米国の心理学者フランク・ローゼンブラット(Frank Rosenblatt)は1958年前後に、脳における感覚情報の処理メカニズム、すなわち、学習的なパターン認識メカニズムの神経回路網モデルを提案し、パーセプトロン(perceptron)と名づけた。パーセプトロンは、単純な情報処理をする多入力1出力の神経細胞(ニューロン)のモデルを相互に結合した構造をもち、ニューロン間の信号の伝わりやすさを変化させることによって学習を行う。ローゼンブラットは様々な構造のパーセプトロンを提案し、その性質を数理的・統計的に解析したが、そうした中でも、感覚入力にあたる感覚(sensory)層、入力信号を分析する連合(association)層、認識結果を出力する出力(response)層の3つの層から成り、入力から出力に向かう前向き結合のみをもつネットワークや、その層を増やしたネットワークが、その後の時代にもっとも盛んに研究された。特に、マービン・ミンスキーとセイモア・パパートによるパーセプトロンの情報処理能力に関する研究<ref>'''Marvin Minsky, Seymour Papert'''<br>Perceptrons--Extended Edition<br>''The MIT Press (Cambridge)'':1988</ref>。はよく知られている。このことから、現在では「パーセプトロン」という言葉は、階層型ニューラルネットワーク(layered neural networks)、多層ニューラルネットワーク(multi-layer neural networks)、前向き結合ニューラルネットワーク(feed-forward neural networks)という意味で使われることが多い。以下では、ローゼンブラットによって提案されたパーセプトロンとその性質の理論的解析<ref><pubmed>13602029</pubmed></ref>について述べる。


==パーセプトロンとは==
==パーセプトロンとは==
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パーセプトロンは、複数の神経細胞集団とその間を結ぶ神経結合から成る。最も単純な構造を持つ単純パーセプトロン(simple percepton)を図に示す。入力刺激は感覚(sensory)層の細胞によって捉えられる。以下の解析では、この層の細胞は、応答の有無、すなわち1/0 の2値の出力を出すと仮定する。感覚層の出力は連合(association)層の細胞に送られる。感覚層と連合層の間の結合の強さはランダムな値に固定されていると仮定する。連合層の細胞の出力は出力層の細胞に送られる。この
パーセプトロンは、複数の神経細胞集団とその間を結ぶ神経結合から成る。最も単純な構造を持つ単純パーセプトロン(simple percepton)を図に示す。入力刺激は感覚(sensory)層の細胞によって捉えられる。以下の解析では、この層の細胞は、応答の有無、すなわち1/0 の2値の出力を出すと仮定する。感覚層の出力は連合(association)層の細胞に送られる。感覚層と連合層の間の結合の強さはランダムな値に固定されていると仮定する。連合層の細胞の出力は出力層の細胞に送られる。この


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