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第3回 多層パーセプトロン
よって識別平面がひけるようになる。 ちなみにこの識別面はでひいている。 これは次のように表すことが... よって識別平面がひけるようになる。 ちなみにこの識別面はでひいている。 これは次のように表すことができる。 すなわち、入力データは2次元だが、それを3次元の中間データに変換し、最終的に出力を得るという形になっている。 単純パーセプトロンは入力層と出力層の2層のみから構成されるが、このように中間層を挟んだ形のパーセプトロンを多層パーセプトロンという。(中間層は隠れ層とも呼ばれる。) 多層パーセプトロンにおける中間層のノード数(M)や中間層の層数は実験的に定められることが多い。一般的にノード数や層数が多いほど表現能力は上がるが、過学習してしまう傾向がある。多層パーセプトロンを数式で表すと以下のようになる。 学習の目的は、シナプス荷重v,w_1,w_2,...w_Mを得ることである。また、出力層はこの例では1ノードのみになっているが、ノード数を増やすことによって多クラス分類に対応させることができ