パーセプトロンとニューラルネットワークの違い
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、パーセプトロンは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で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、パーセプトロンと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と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