ニューロン

ニューラルネットワークを理解するための基礎である、単純パーセプトロンのメカニズムについて説明します。単純パーセプトロンは、線形分離可能なデータ分類を行う基本的なニューラルネットワークモデルです。 単純パーセプトロンは、入力値の線形結合を計算し、その結果が閾値を超えるかどうかで出力を決定します。入力値は特徴量と呼ばれ、重み付き和を計算することで、各特徴量が分類にどの程度寄与するかを判断します。閾値は、出力を二値化するための境界値です。 具体的には、単純パーセプトロンは、各入力値xiに重みwiを掛けた値を合計し、バイアスbを加えたものを計算します。この値が閾値θを超えると、出力として1が出力されます。そうでない場合は、0が出力されます。