単純パーセプトロン

単純パーセプトロン 入力の重み付き和に バイアスを足して ステップで決まる 決定境界は直線 閾値を超えたら1 単純パーセプトロン 入力と出力層 隠れ層はない 単層ニューラルネット 誤りのときに重みを修正 単純な誤り駆動学習 線形分離可能なら有限収束 非線形のXORは解けない 閾値を超えたら1 それ以外は0 ステップ関数で二値を出す バイアスは 決定境界を平行移動 単純パーセプトロンは 単純な線形分類器 ロジスティック回帰は 確率を出す点が違う MLPは隠れ層ありで 非線形を扱える