多層パーセプトロン
多層パーセプトロン
単純パーセプトロンは入力層と出力層のみからなる二層のニューラルネットワークです。多層パーセプトロンはこれに隠れ層（中間層）が加わった、最低三層からなる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ないことが指摘されていましたが、多層パーセプトロンでは非線形分類問題を解くことが可能です。
クイズ
以下の文章を読み､空欄(ア)~(ウ)の組み合わせに最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
ニューラルネットワークは人間の脳を模倣したもので、モデルとしていくつか種類がある。その種類の一つとして（ア）層（データを入れる層）と（イ）層で構成される単純パーセプトロンと呼ばれるネットワークがある。これで２クラスのデータを分類するため学習したところ、予測の結果はおよそ50％とあまりいい結果を得ることができなかった。そこで、新たに（ウ）層を（ア）層と（イ）層の間に入れた多層パーセプトロンで学習をしてみたところ、今度は90％を超える予測の結果を得ることができた。
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