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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。,
- 入力層、中間層、出力層の三つの層から出来ている。
- 信号は一方通行で、入力層から出力層へと伝送される。
- 各層のユニット数は任意で決められる。
- 結合係数はランダムで決まり、学習によって変化するのは中間層-出力層間のみである。
- 各層の入力値、出力値はともに0か1のみである。
パーセプトロンの図を図 3.1に示す。
図 3.1: パーセプトロン
Deguchi Lab.