パーセプトロン

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パーセプトロン(perceptron)は、1957年に心理学者フランク・ローゼンブラットによって提案されたニューラルネットの一種。視覚と脳の機能をモデル化したものであり、パターン認識を行う。シンプルなネットワークでありながら学習能力を持つということがニューラルネットブームを巻き起こした。

[編集] 形式ニューロン

神経生理学者・外科医であるウォーレン・マカロックと論理学者・数学者であるウォルター・ピッツによって、形式ニューロンというモデルが考えられた。このモデルはチューリングマシンと同等の計算能力を持つ。

このモデルは、wを重みづけ、xを入力信号(0から1まで)、しきい値をhとするとき、Hをヘヴィサイドの階段関数とするとき、

$H(\sum_{i=1}^N w_ix_i-h)$

で表される。

[編集] 単層パーセプトロン

ローゼンブラットはこの形式ニューロンの考え方を基にしてパーセプトロンを開発した。 S層（感覚層、入力層）、A層（連合層、中間層）、R層（反応層、出力層）の3つの部分からなる。 S層とA層の間はランダムに接続されている。 S層には外部から信号が与えられる。A層はS層からの情報を元に反応する。R層はA層の答えに重みづけをして、多数決を行い、答えを出す。

1970年頃、デビッド・マー^[1]とジェームズ・アルブス^[2]によって小脳はパーセプトロンであるという仮説があいついで提唱された。のちに神経生理学者伊藤正男らの前庭動眼反射に関する研究^[3]によって、平行繊維-プルキンエ細胞間のシナプスの長期抑圧（LTD, long-term depression）が見つかったことで、小脳パーセプトロン説は支持されている。

[編集] ミンスキーとパパートによる批判

単層パーセプトロンは線形非分離な問題を解けないことがマービン・ミンスキーとシーモア・パパートによって指摘された。

[編集] バックプロパゲーション

デビッド・ラメルハートとジェームズ・マクレランドはバックプロパゲーションという方法をパーセプトロンに取り入れこの限界を克服した。

[編集] 文献

^ Marr, D. (1969). “A theory of cerebellar cortex”. Journal of Physiology 202: 437-470. PMID 5784296.
^ Albus, J.S. (1971). “A theory of cerebellar function”. Mathematical Bioscience 10: 25-61.
^ Ito M, Sakurai M, Tongroach P (1982). “Climbing fibre induced depression of both mossy fibre responsiveness and glutamate sensitivity of cerebellar Purkinje cells”. Journal of Physiology 324: 113-134. PMID 7097592.

[編集] 関連事項

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カテゴリ: スタブ | 心理学 | 人工知能

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