マグネトロン

Perceptron

パーセロンとは、複数の入力信号から1つの出力を出力するアルゴリズムである.パーセトロンは重み付けとバイアス値により関数モデルを構築した.その後、実際の値と予測値の比較の誤差を計算し、モデルを更新します.

単層Perceptron

単層パープルチューブは、入力層と出力層からなる層であり、重み付け層を有するパープルチューブである.
はい.

入力プロパティと出力を持つネットワークアーキテクチャの設計

model = Sequential([
    Dense(1, input_dim=1)
])

単層ファイバの欠点

断層磁力計の欠点は,直線に分かれた2つの領域を生じるため,線形分離しかできないことである.
従ってAND,NAND,OR回路は計算可能であるが,XOR回路は計算できない.

多層ファイバチャネル

単層パーセロンの欠点を補うために現れたのは多層パーセロンである.
多層パーセロンは入力層と出力層の間に非表示層(hidden layer)を追加した.
AND、NADN、ORを組み合わせてXOR回路にすれば解題できます.
これにより,1つ以上の隠蔽層により,線形分類でしか解決できない問題を非線形分類で解決できる.

たそうファイバそう

Dense(8, input_dim=4, init='uniform', activation='relu')

最初のパラメータ:出力ニューロンの数

input dim:新規接続数を入力

init:ウェイトを初期化する方法
均一きんいつ:正規分布せいじょうぶんぷ
normal:ガウス分布

≪アクティブ化｜Activate｜ldap≫:関数のアクティブ化
linearl:分割値、入力ニューロン、重み付け値で計算した結果値を直接出力します.
relu:整流関数、主に銀翼に用いられる
sigmoide:信号関数、バイナリ分類問題では主に出力層に用いられる.
ソフトmax:ソフトmax関数、多種類の分類問題では、主に出力層に用いられる.

6個の入力属性と1個の出力を有するネットワークアーキテクチャを設計する

model = Sequential([
    Dense(16, input_dim=6, activation='relu'),
    Dense(16, activation='relu'),
    Dense(1)
])