多層パーセプトロン

多層パーセプトロンは、入力層、一つ以上の隠れ層、出力層を全結合でつないだニューラルネットワークです。

■ 試験で押さえるポイント

• 各層は、前の層のすべての出力に重みを掛けて足し合わせます。

• 隠れ層の非線形の活性化関数で、線形では分けられない関係も表せます。

• 画像向けのCNN、系列向けのRNNとは構造が異なります。

■ 選択肢での判断ポイント

全結合の順方向のネットワークで、隠れ層の非線形性が重要です。

例: 入力10個、隠れ層5個なら、重みは10×5＝50個です。