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多層パーセプトロン

多層パーセプトロンとは、入力層、一層以上の隠れ層(中間層)、出力層から構成される順伝播型のニューラルネットワークです。

単純パーセプトロンでは線形分離可能な問題しか解けませんでしたが、多層パーセプトロンは非線形な問題も解くことが可能です。それを可能としているのは、誤差逆伝播法という重みを最適化する手法によるものです。

クイズ

単純パーセプトロンが抱える欠点として、非線形分類が行えないというものがある。多層パーセプトロンでは何を導入してこれを可能としたか、最も適切な選択肢を一つ選べ。
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    単純パーセプトロンでは一層だけの重みを最適化すれば良かったため、多層パーセプトロンに比べ学習が容易でした。誤差逆伝播法の開発により、複数層の重みを学習することが現実的なものとなったのです。

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