ディープランナー

プログラミング言語について解説する

パーセプトロンとニューラルネットワークの違い

f:id:hmasamune:20210219195827p:plain ニューラルネットワークに似たものにパーセプトロンというものがあります。

 

それもそのはずで、パーセプトロンディープラーニングの起源となったものだからです。

 

では、ディープラーニングニューラルネットワークを使うってことは、ニューラルネットワークには、パーセプトロンにはない良いところがあるっていうことなんですよね。

 

この記事では、パーセプトロンニューラルネットワークの違いについて解説します。

 

活性化関数

 

大きな違いは活性化関数にあります。

 

パーセプトロンでは、活性化関数がなく出力は閾値を超えたら1、超えなかったら0のようになっています。

 

しかし、ニューラルネットワークでは、活性化関数によって、重みと入力の乗算の総和を更に変換させて、0と1以外の実数を出力しています。

 

ここが大きな違いです。

 

重みとバイアスの設定

 

違いはもう一つあります。

 

パーセプトロンでは、人間が重みとバイアスを適切に設定するという点です。

 

ニューラルネットワークでは、データを元にコンピュータが勝手に適切な値に調整してくれます。

 

重みとバイアスを人間が設定するのか、コンピュータが設定するのかという点でも違うのです。

 

まとめ

 

ニューラルネットワークパーセプトロンの違いを解説しました。

 

まとめると2つの違いは、活性化関数の有無とパラメータの設定をするのが人間かコンピュータかです。

 

参考にした本

 

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