パーセプトロン

読み方、または別称:ぱーせぷとろん

パーセプトロン(perceptron)とは、ニューラルネットの一種で、心理学者・計算機科学者のフランク・ローゼンブラットによって1957年に考案された。

視覚と脳の機能をモデル化したもので、パターン認識を行っている。シンプルなネットワークでありながら学習能力を持っていることでブームになり、他の研究者によってさまざまな変種が考案されている。

もっとも広く使われているのは、2009年の機械学習アルゴリズムである。形式ニューロンの考えを基にして開発されたパーセプトロンは、S層・A層・R層の3つの部分からなっている。S層とA層の間はランダムに接続されており、S層には外部から信号を与えることができ、A層はS層からの情報を元に反応する。一方R層はA層の答えにプラスし、多数決を行った後答えを出す。

ちなみに、S層は「感覚層」「入力層」、A層は「連合層」「中間層」、R層は「反応層」「出力層」となる。また、入力層と出力層の2層からなるパーセプトロンを「単純パーセプトロン」、パーセプトロンを多層にし、バックプロパゲーションで学習させることで線型分離不可能な問題が溶けるよう、単純パーセプトロンの限界を克服した「多層パーセプトロン」がある。

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