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perceptron

パーセプトロン

構文

perceptron(hardlimitTF,perceptronLF)

説明

パーセプトロンは、線形判定境界を使用して入力空間を分割する、単純な単層バイナリ分類器です。

パーセプトロンは、範囲の狭い分類問題の解決を学習できます。これは、特定のクラスの問題を確実に解くことのできる最初のニューラル ネットワークの 1 つであり、学習規則が簡単という利点があります。

perceptron(hardlimitTF,perceptronLF) は、次の引数を取ります。

hardlimitTF

ハード制限伝達関数 (既定値 = 'hardlim')

perceptronLF

パーセプトロン学習規則 (既定値 = 'learnp')

これは、パーセプトロンを返します。

既定のハード制限伝達関数に加えて、伝達関数 hardlims を使用してパーセプトロンを作成することもできます。パーセプトロン学習規則の他のオプションは、learnpn です。

メモ

Deep Learning Toolbox™ では、歴史的な重要性を踏まえてパーセプトロンをサポートしています。より良い結果を得るには、非線形分離問題を解くことが可能な patternnet を使用してください。"パーセプトロン" という用語はフィードフォワード パターン認識ネットワークを表す場合もありますが、ここで説明している本来のパーセプトロンが解くことができるのは単純な問題だけです。

パーセプトロンを使用した単純な分類問題の解決

パーセプトロンを使用して、単純な分類論理 OR 問題を解きます。

x = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
t = [0 1 1 1];
net = perceptron;
net = train(net,x,t);
view(net)
y = net(x);

R2010b で導入