『イラストで読む AI 入門』読書メモ 01 : AI ブームの歴史 (パーセプトロン, バックプロパゲーション, ディープラーニング) - Qiita
AI というネーミング AI は Artificial Intelligence (人工知能) の略で、 1956 年のダートマス会議で生まれた言葉。 アメリカの認知科学者の ミンスキー がダートマス大学で 『The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence』（人工知能に関するダートマスの夏期研究会）という名前の学会を開催した。 ここで世界で初めて「人工知能」という言葉が使われた。 ↓「人工知能の父」と呼ばれる ミンスキー 氏 (写真は ウィキペディア『マービン・ミンスキー』 より) 『人工の知能』って、すごい名前を付けましたね！ 人工の知能。強そう。 本に戻ります。 この命名からは、機械に言語を扱えるようにさせる自分たちの研究により、機械がいずれ人間の知能に追い付くのだという意気込みが感じられると思います。
本記事の内容 LabVIEW Community Editionを使い、Irisデータセットに対して、単純パーセプトロンによる分類をおこないました。 下記サイトをゴッソリ参考にさせていただき、標準関数のみを使用して分類処理を作成しています。 "機械学習の元祖「パーセプトロン」とは？" https://rightcode.co.jp/blog/information-technology/simple-perceptron 処理の流れ 次の流れで処理をおこなっています。 1.データセットの読込、2.教師データの作成、3.散布図用データの作成、4.確率的勾配降下法による重みの更新、5.境界直線データの生成 順番に処理を説明します。 1.データセットの読込 あらかじめ下記処理で保存しておいたCSVファイルを読み込みます。 Irisデータセットは4次元のデータですが、結果のプロットを簡単にするため
パーセプトロンとは？パーセプトロンは、1958年に発表された、いわば「機械学習の元祖」です。 パーセプトロンはニューラルネットワークの一種で、形式ニューロンを複数用いてネットワーク状に接続したものを指します。 一般的に、以下のように分類されます。 2層からなる「単純パーセプトロン」3層以上からなる「多層パーセプトロン」現在は、後者の多層パーセプトロンが主流です。 しかし、入門編としまして、シンプルでわかりやすい単純パーセプトロンの解説と実装を紹介していきたいと思います。 実行環境実装はPythonでおこなっていきますが、筆者の実行環境は以下の通りです。
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LabVIEWを使って単純パーセプトロンによる分類をやってみた - Qiita
機械学習の元祖「パーセプトロン」とは？ – 株式会社ライトコード