パーセプトロンとは? ~ゼロからDeep Learningを作ろうの巻~

はじめに

今、注目されている技術にDeep Lerningというものがあります。

この技術は人工知能の分野をさらに発展させました技術です。Deep Lerningは人の脳をベースに構築されているものとなっています。

現在では、Deep Lerningに基づく人工知能のモデルを、優秀な研究者たちが全世界に公開しています。そのモデルは非常に使いやすいので、Deep Lerningを用いた何かを開発したい場合、作りやすい環境は整っています。

しかし、ただモデルを使っているだけでは、Deep Lerningの内部の仕組みを完全に理解することは難しいです。

今回は、先人たちが開発したモデルは使わず、Pythonというプログラミング言語を使い、ゼロからDeep Learningのモデルを作ることに取り組み、Deep Learningを理解していきます。

DeepLearningの技術の原点を知りたい

というかた向けの記事となっています。

以下の本を参考にしました↓

ゼロから作るDeepLearning

パーセプトロンってなに?

パーセプトロンのアルゴリズムについて説明します。パーセプトロンはDeep Learnigの起源のアルゴリズムです。

つまり、パーセプトロンを理解すれば、Deep Learningを理解する足掛かりになります。

パーセプトロンは複数の信号を受け取り、一つの信号を出力結果として出すことをいいます。

ここでいうと信号は、0か1の二値の値です。0は信号を流さない。1は信号を流すという意味になります。

パーセプトロンの図

x1とx2は入力信号、w1とw2は重み、yは出力信号を表しています。

パーセプトロンでは、各入力信号にそれぞれ固有の重みの値が設定されます。この重みは各信号の重要度をコントロールする役割があります。

つまりこの重みの値が大きければ、その重みに対応する信号の重要度が高くなります。

パーセプトロンの動作式

それぞれの入力信号とそれに対応する重みを掛けて、それらを足して求めた総和が、ある閾値よりも大きければ、1を出力し、それ以外は0を出力します。

1が出力されることを「ニューロンが発火」すると表現することもあります。

以下がパーセプトロンの動作原理の式になります。

まとめ

今回は注目されている技術であるDeep Learningの起源となったパーセプトロンについて説明しました。少し簡単な説明となってしまいましたが、気になる方はネットで調べてみて下さい。関連する内容の記事がたくさんあると思います。

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