ディープラーニング(Python)学習ノート2

第2章 パーセプトロン

2.1 パーセプトロンとは何ですか?

パーセプトロンは複数の入力信号を受信し、信号を出力します。

パーセプトロンからの信号はストリームを形成し、情報を前方に転送します。

パーセプトロンの信号には、「フロー/フローなし」(1/0) の 2 つの値しかありません。

この学習ノートでは、0 が「信号を送信しない」、1 が「信号を送信する」に対応します。

図中x_{1}x_{2}は入力信号、yは出力信号、w_{1}w_{2}重みです。グラフ内にあるものは\bigcirc「ニューロン」または「ノード」と呼ばれます。

入力信号がニューロンに送信されると、それぞれ固定の重み ( w_{1}x_{1}、 ) が乗算されます。w_{2}x_{2}ニューロンは送信された信号の合計を計算し、その合計が一定の制限を超えた場合にのみ 1 を出力します。これを「ニューロンが活性化する」といいます。

この制限値をここでは閾値と呼び、\シータ記号で表します。

上記の内容を数式で表すと次のようになります。

重みが大きいほど、その重みに対応する信号の重要性が高くなります。

重さは電流の抵抗に相当します。抵抗は、電流の流れにくさを決定するパラメータです。

抵抗が低いほど、そこを流れる電流は大きくなります。パーセプトロンの重みが大きいほど、通過する信号も大きくなります。

2.2 簡単な論理回路

2.2.1 ANDゲート

 AND ゲート: 2 つの入力と 1 つの出力を持つゲート回路。

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転載: blog.csdn.net/m0_62110645/article/details/132782371