MLP

- ニューラルネットワークの基礎、パーセプトロン人間の脳は、無数の神経細胞（ニューロン）が複雑に結びつくことで、高度な情報処理を実現しています。この脳の構造を模倣し、コンピュータ上でその働きを再現しようとするのがニューラルネットワークです。そして、そのニューラルネットワークを構成する基本的な要素が、パーセプトロンと呼ばれるものです。パーセプトロンは、複数の入力信号を受け取り、それぞれの信号に特定の重みを掛けて足し合わせます。この重みは、入力信号が結果にどの程度影響を与えるかを調整する役割を担っています。例えば、ある入力信号が重要な意味を持つ場合は、その重みを大きく設定することで、出力に大きく影響するように調整します。足し合わされた値は、その後、活性化関数と呼ばれる関数に入力されます。活性化関数は、入力値がある閾値を超えた場合にのみ、特定の値を出力する役割を担います。この仕組みは、人間のニューロンが発火するかどうかを決定するプロセスに類似しています。パーセプトロンは、単純な論理回路を表現することができます。例えば、「AND」という論理回路は、二つの入力信号が両方とも「真」の場合にのみ、「真」を出力します。パーセプトロンは、適切な重みと閾値を設定することで、この「AND」回路と同じ動作をするように設計することができます。このように、パーセプトロンは、人間の脳の基本的な情報処理機能を模倣し、単純な論理演算を実現することができます。そして、このパーセプトロンを多数組み合わせ、複雑に接続することで、より高度な情報処理能力を持つニューラルネットワークを構築することが可能になります。