パーセプトロンとは

パーセプトロンは、機械学習の分野で使用されるバイナリ分類器の教師あり学習の手法です。 バイナリ分類子として知られる関数は、入力 (多くの場合、数値のベクトルで表されます) が特定のカテゴリのメンバーであるかどうかを判断できる関数です。 これは線形分類器の一種であり、一連の重みを特徴ベクトルと組み合わせることにより、線形予測関数に基づいて予測を形成する分類方法であることを意味します。 言い換えれば、線形予測関数に基づいて予測を作成します。

どのようなメリットがあるか

(I) 以下に関する洞察と検証 トピック:

第 1 章: パーセプトロン

第 2 章: 教師あり学習

第 3 章: サポート ベクター マシン

第 4 章: 線形分類器

第 5 章: パターン認識

第 6 章: 人工ニューロン

第 7 章: ホップフィールド ネットワーク

第 8 章: バックプロパゲーション

第 9 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク

第 10 章: 多層パーセプトロン

(II) パーセプトロンに関する一般のよくある質問に答えます。

(III) 多くの分野でパーセプトロンを使用する実際の例。

この本の対象者

専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のパーセプトロンに関する基本的な知識や情報を超えたい人 .

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