何の話かというと enakai00.hatenablog.com 上記の記事の内容に若干の無理があったので、あらためて書き直します。 復習 enakai00.hatenablog.com 上記の記事で見たように、次のように隠れユニットが2個あるニューラルネットワークを用いると、平面を2本の直線で分割する形での分類が可能になりました。 たとえば、次のような結果が得られます。 しかしながら、このモデルの場合、平面を4分割することはできても、4つの領域を任意に○✕に分類することはできません。たとえば、次のような「格子型」の配置は、うまく分類できません。 これはなぜかというと、隠れ層の出力は、 という4種類の値をとりますが、これを受け取るOutput層は の一次関数の値で○✕を判定する必要があるためです。 平面に直線を一本引いて、領域を2つに分けた場合、「右上とその他」というような分類はできても、
