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パーセプトロンとニューラルネット1

Ayumu
February 14, 2019

 パーセプトロンとニューラルネット1

長岡技術科学大学 自然言語処理研究室
学部3年 守谷 歩

Ayumu

February 14, 2019
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Transcript

  1. 論理回路みたいに考えられるのなら ⚫AND ⚫OR y x1 x2 w1 w2 y x1

    x2 w1 w2 x1 x2 y 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 x1 x2 Y 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 パーセプトロン ቊ 0 (1 ∗ 1 + 2 ∗ 2) ≤ 1 (1 ∗ 1 + 2 ∗ 2) > は閾値 {1 = 0.5, 2 = 0.5, = 0.7(0.5よりも大きい)} {1 = 0.5, 2 = 0.5, = 0.3(0.5より小さい)}
  2. 実装したパーセプトロンを図示化 パーセプトロン = ቊ 0 (1 ∗ 1 + 2

    ∗ 2) ≤ 1 (1 ∗ 1 + 2 ∗ 2) > は閾値 これを = −(:バイアス)とすると = ቊ 0 1 ∗ 1 + 2 ∗ 2 + ≤ 0 1 1 ∗ 1 + 2 ∗ 2 + > 0 y x1 x2 w1 w2 ORゲートの重み {1 = 1, 2 = 1, = 0.5}
  3. ⚫パーセプトロンの動作を関数h(x)にする = ቊ 0 1 ∗ 1 + 2 ∗

    2 + ≤ 0 1 1 ∗ 1 + 2 ∗ 2 + > 0 (w1,w2:重み x1,x2:入力 b:バイアス) = h(b+w1∗x1+w2∗x2) ℎ = ቊ 0 ( ≤ 0) 1 ( > 0) パーセプトロンの式変形 h(x) h(x) x1 x2 w1 w2 1 y b