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はじめに
形式ニューロンについての解説。
今回は決定境界直線について説明。
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
【再掲】形式ニューロンへ至る道
太郎くん
まずは、形式ニューロンへ至る道を再掲。
- ヘヴィサイド関数(済)
- 形式ニューロン(済)
- 分類問題のHelloWorld(済)
- 誤差関数(済)
- 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
フクさん
今回は決定境界直線について説明する。
決定境界直線
フクさん
分類問題の説明の時にも出たが、
分類は、平面または空間上での分類を行う線を求めることが目的となる。
太郎くん
以前の説明だと、犬と猫を仕訳けてる線だったね。
フクさん
こういう線のことを決定境界線という。
今回の場合は、線形分類なので、
決定境界直線ということになる。
ANDゲートの場合の想定される決定境界直線
太郎くん
今回の場合だと、どんな感じになる想定？
フクさん
ANDゲートの入力を横軸、出力を縦軸にしたグラフで表現しよう。
以下のようになる。
太郎くん
決定境界直線より上が1、つまりtrue。
決定境界直線より下が0、つまりfalse。
ってことか。
太郎くん
なるほど。
このtrueとfalseの出力を表現するためにヘヴィサイド関数が使われているのか。
フクさん
そうそう。
こんな感じで、明確にtrue、falseを表現できるのがヘヴィサイド関数の利点になる。
まとめ
フクさん
まとめだよ。
- 決定境界直線について説明。
- 分類する上で仕分けを行う境界線。
- ANDゲートの場合の想定される決定境界直線を図解。
- 境界線を境にtreu,falseに分かれる。
- この性質がヘヴィサイド関数と相性が良い。
- 境界線を境にtreu,falseに分かれる。
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