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パーセプトロン

  パーセプトロン(Perceptron)は、米国のローゼンブラット(Rosenblatt)が1958年に、パターンを分類するために発表した学習パターン識別機である。これは、ユニットが興奮したときには、その入力の重みを大きくし結合を強化するというヘッブ(Hebb)の学習モデルをニューラルネットワークに組み込んだものである。[5]

パーセプトロンの主な特徴は、次のとおりである。,

パーセプトロンの図を図 3.1に示す。

   figure95
図 3.1: パーセプトロン



Deguchi Lab.