ニューロンとパーセプトロン

機械学習の前にまずは前提から話してみます。

人間の脳は140億ものニューロンで出来ています。

↑フリーダムフリーハンドによる図

ニューロン一つのエネルギーが一定値を超えるとそのエネルギーが近くのニューロンに伝わる（伝播する）事で超並列処理を行っているようです。

そんな人間の脳はコンピュータに出来ない事いっぱいあるから脳をモデルにしたら凄いものできるんじゃね？という事でこの機能を単純モデル化して作られたのがパーセプトロンです。

↑頑張って描いた図、パワポの有用性に気付く

このモデルは多数（ここでは３つの入力）入ってきた時に重み付けで総和を取り、その総和が閾値を超えたら１を出力、越えなければ０を出力するっていうモデルです。

この説明でウィキペディアの記事http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%91%E3%83%BC%E3%82%BB%E3%83%97%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%B3

を見てみて下さい、数式は難しいですが言ってる事は「多数の入力の総和が閾値越えたら1になる」という意味です。

私にはやはりパワポが必要なようです、どうにか図だけパワポで作りたい・・・

この素子を使って次は複数のパーセプトロンで構成されるニューラルネットワークについて説明しようと思います。