パーセプトロン

モデルの定義 データ集合を とします。 また、 とします。 はクラス またはクラス に属し、 のとき、、 のとき、 とします。パーセプトロンは2クラスを分類するモデルです。 入力ベクトルを変換して、特徴ベクトルを得たとき、以下のモデルで識別します。は一般的にバイアス成分を含んでいます。ここで、はです。目的変数はとします。よって、分類が正しければとなります。 目的関数 目的関数(パーセプトロン基準)を以下のように定義します。は誤分類されたデータの集合です。 誤分類されていれば、は正の値を取り、誤分類されていなければ、はです。 最適化 確率的最急降下アルゴリズムによって最適化します。 確率的最急降…

今回は、パーセプトロンでアヤメの分類を実装していきたいと思います。 パーセプトロンとは 分類問題に使われる手法の一つで、いわゆる「教師あり学習」を行うためのもの。 「あるデータがどのグループに属するか」を学習して、未知のデータからグループごとに分類することができる。 「教師ラベル」といって、学習用データにはどのグループに属しているかという情報があらかじめ与えられていて、この「教師データ」を使って学習していきます。 パーセプトロンは、実はあまり使われていないらしく その理由としては 「与えられたデータが線形分離可能でなければアルゴリズムが収束しない」 という弱点があるかららしい。 線形分離とは、…

どうも、かわばっちゃんです。 今回は、機械学習でよく名前が出るパーセプトロンという言葉します。 パーセプトロンとは ざっくりとしたイメージで言うと、パーセプトロンはニューロンとシナプスを模倣したものです。 ニューロンは神経細胞のことで、シナプスはニューロン間を接続するものです。 ニューロンが周りのシナプスから信号を受けて、ある閾値を超えると、また他のニューロンへ情報を出力すると言う形がパーセプトロンの形です。 プログラミング的に言うと、複数の入力を受けて、その入力にそれぞれの重みをかけた数値を足し合わせた結果が、バイアスを超えると出力される、と言う構造です。 パーセプトロンはクラス識別に使われ…

ブログへお越しいただきありがとうございます。 今日は、人工知能（AI)について、これまで書いたことも含めて自分の整理のために記事にしてみました。 最近の人工知能の進歩は目覚ましいものがあります。 過去のブームの歴史も振り返りながら基礎的な理解を深めてみたいと思います。 興味のある方は、お付き合いください。 目次 1.人工知能（AI）とは 2.人工知能（ＡＩ）研究の歴史 3.AI時代の到来について 4.技術関連の情報 1.人工知能（AI）とは Wikipediaには、人工知能（AI)について以下のように説明されています。 「人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させようという試み、 …