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定義-単層ニューラルネットワークとはどういう意味ですか？
単層ニューラルネットワークは、ニューラルネットワークの最も単純な形式を表します。このノードでは、入力ノードの1つの層のみが、受信ノードの後続の層、または場合によっては1つの受信ノードに重み付き入力を送信します。 この単層設計は、システムの基盤の一部であり、現在でははるかに複雑になっています。
Techopediaは単層ニューラルネットワークについて説明します
単層ニューラルネットワークの初期の例の1つは「パーセプトロン」と呼ばれていました。パーセプトロンは、入力に基づいて、人間の脳の生理学の単一ニューロンに基づいて関数を返します。 ある意味では、パーセプトロンモデルは、個々の機能を果たす「論理ゲート」によく似ています。パーセプトロンは、重み付き入力に基づいて信号を送信するか送信しないかのいずれかです。 別のタイプの単層ニューラルネットワークは、単層バイナリ線形分類器であり、入力を2つのカテゴリのいずれかに分離できます。
単層ニューラルネットワークは、フィードフォワードニューラルネットワークのクラスの一部と考えることもできます。この場合、情報は入力から出力へ一方向にのみ移動します。 繰り返しますが、これは、逆伝播または勾配降下を使用して機能するような非常に複雑なシステムとは対照的に、これらの単純なネットワークを定義します。
