MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その3【形式ニューロン①】

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はじめに
登場人物
形式ニューロンに至る道
ヘヴィサイド関数
まとめ

はじめに

今回から形式ニューロンについての解説に突入。
まずはロードマップの提示から。

登場人物

博識フクロウのフクさん

イラストACにて公開の「kino_k」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=iKciwKA9&area=1

エンジニア歴8年の太郎くん

イラストACにて公開の「しのみ」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=uCKphAW2&area=1

形式ニューロンに至る道

太郎くん

まずは形式ニューロンってのをやるんだっけ？

フクさん

そうそう。

太郎くん

これも、単に形式ニューロンだけの説明で終わる感じじゃないような気がする。

フクさん

中々察しが良いね。
複数の知識の組み合わせで成立すると思った方が良いな。

太郎くん

じゃー、恒例のロードマップをよろしくー

フクさん

おおよそ以下の手順で説明していく。

ヘヴィサイド関数
形式ニューロン
分類問題のHelloWorld
誤差関数
決定境界直線
決定境界直線の特定方法
総当たり法による分類

太郎くん

予想以上に盛沢山じゃねぇか・・・。

フクさん

まぁ、一つ一つはシンプル・・・なはず・・・。

太郎くん

(シンプルじゃないのもあるって雰囲気だな・・・。)

ヘヴィサイド関数

フクさん

まずはヘヴィサイド関数。
これが形式ニューロンの性格を顕著に表すものと言って良いだろう。

太郎くん

どんな関数なの？

フクさん

まずはWikipediaから引用。

ヘヴィサイドの階段関数（、英: Heaviside step function）は、正負の引数に対しそれぞれ 1, 0 を返す階段関数である。名称はオリヴァー・ヘヴィサイドにちなむ。ヘヴィサイド関数と呼ばれることもある。通常、H(x) や Y(x) などで表されることが多い。
Wikipediaより(https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%98%E3%83%B4%E3%82%A3%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%89%E3%81%AE%E9%9A%8E%E6%AE%B5%E9%96%A2%E6%95%B0)

太郎くん

これだけ見てもわからん・・・。

フクさん

グラフにするとこんな感じだな。
連続系を非連続系に変換する関数の最もシンプルなものだ。