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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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    単純パーセプトロンは入力層と出力層からなるシンプルなニューラルネットワークで、線形分類しか行うことができません。多層パーセプトロンは隠れ層を追加することで、非線形分類を行えるようになるモデルで、非線形変換を担う関数を活性化関数といいます。一方隠れ層を単純に追加していくと、誤差逆伝播がうまくいかず、勾配消失で学習がうまくいかないことがあります。ディープラーニングでは隠れ層を増やしても誤差逆伝播を上手くいくよう、多くの工夫を積み重ねられています. (参考: G検定公式テキスト 第2版 第4章 4-1 P128-130) (参考: G検定公式テキスト 第1版 P116 - 120)

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