パーセプトロン - Wikipedia
パーセプトロン（英: Perceptron）は、人工ニューロンやニューラルネットワークの一種である。心理学者・計算機科学者のフランク・ローゼンブラットが1957年に考案し、1958年に論文[1]を発表した。モデルは同じく1958年に発表されたロジスティック回帰と等価である。 概要[編集] 視覚と脳の機能をモデル化したものであり、パターン認識を行う。ただし学習については自明ではなく、特に多層パーセプトロンの機械学習に関する歴史は、それがパーセプトロンの歴史だと言っても過言ではない。1960年代に爆発的なニューラルネットブームを巻き起こしたが、60年代末のミンスキーらによる、単層パーセプトロンは線形分離可能なものしか学習できないという指摘は、多層パーセプトロンの学習が当時まだよくわからなかったことから、一時研究を停滞させた。影響を受けた変種といえるニューラルネットワークも多数提案されているが、
区分線形関数 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "区分線形関数" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年4月） 関数（青）とその区分線形近似（赤） 2次元の区分線形関数（上）とそれが線形となる凸多面体（下） 数学における区分的に一次な函数あるいは区分線形関数（くぶんせんけいかんすう、英: Piecewise linear function）とは、区分的に定義される函数で、各区分が一次函数（線型函数）となっているようなものをいう。 区分的に線型な函数の概念は、いくつか異なる文脈で意味を持つ。区分的に線型な函数 の定義域 Ω としては、n-次元ユークリッド空間や、より一般の
機械学習 - Wikipedia
機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で[1][2]、人工知能の一種であるとみなされている。 典型的には「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習結果を使って何らかのタスクをこなすものとされる。例えば過去のスパムメールを訓練データとして用いて学習し、スパムフィルタリングというタスクをこなす、といったものである。 定義[編集] 論者により定義が異なるものの、トム・M・ミッチェルによる下記の簡潔な定義は広く引用されている： A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure
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Classification Problem Example
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