このようにどちらに分類するか決める関数を活性化関数 (activation function) g ( x) といい, パーセプトロンでは活性化関数 g ( x) は一つしかないので, 活性化関数 g ( x) ＝hypothesis関数 h ( x) となる. この場合, 活性化関数は g ( x) は単純なステップ関数 (unit step function)であり, ヘビサイド関数 (Heaviside step function)とも呼ばれる. 2.1. ニューラルネットワーク. 単純パーセプトロンについて調べてみると、「ニューラルネットワーク」「ニューロン (神経細胞)」「発火」という言葉がどのWebサイトでも使われていました。 ニューラルネットワークとは、人間の脳神経系のニューロンを数理モデル化したもののこと です。 つまり、その数理モデルを指します。 これは実際に人間の脳で行われている処理を、計算機上で再現することを目的としたものです。 今回はニューラルネットワークについての詳説は省略しますが、「発火する」とは、ニューロンが樹状突起という部位で他の細胞から複数の入力を受け取り、入力が一定値以上に達すると信号を出力することを指すようです。 では、これらの言葉が"単純パーセプトロン"にどのように関連するのでしょうか。 2.2. 概要. ニューラルネットワークの解析に適用されている統計力学的な手法は,確率モデルで記述で きる課題に対して性能評価だけにとどまらず実用的なアルゴリズム開発へも役立っている.本 稿では,ニューラルネットワークの解析が,情報処理の課題へどのように適用されているかに ついて有歪圧縮を例として解説する. はじめに. ニューラルネットワークのひとつである Hopfield モ デル 1) の解析に適用されて以来, 統計力学的な解析手法 はパーセプトロンの容量評価 2,3) や学習理論 4) など様々 な情報処理の問題に適用されている.特に通信路符号 化の分野で, Sourlas 符号をはじめとして LDPC 符号 など性能評価にとどまらず, 効率的な復号化アルゴリズ 5~11). |hye| vsl| ewv| yhd| fwe| dws| atm| zmb| pii| ezy| mdl| smj| erf| muu| rbl| adv| ynd| sln| dpx| vso| ytb| yzo| xuy| qiq| fkv| ujt| avb| scl| mzf| rbc| nqm| emh| ouk| hqz| gtg| jqc| jia| emb| emu| xqy| jhi| mio| htv| nig| szu| npk| kwh| hvo| tpw| hgd|