「Deep Learning」って何？ -- パーセプトロン。

「Deep Learning」の最初の一歩です。

パーセプトロンという考え方があります。「Deep Learning」はニューラルネットワークの起源となる考えです。

「ニューラルネットワーク」って何でしょう？人間の神経のネットワークですね。人間の感覚ってのはみんな同じように普段から使っているものです。感覚は普段使っていると思いながら生活している人はいないと思います。

例えば、手で物に触ると「熱い」「冷たい」という反応がでます。これは手にある神経が感じて脳へ伝搬して「熱い」「冷たい」ということを感じています。

その伝達のシステムをコンピュータで行おうという試みです。

パーセプトロンとは? - Qiita

うまくまとめてあるので参考になると思います。

単純な論理回路で考えていきます。

パーセプトロンとは複数の信号を入力として受け取り、一つの信号を出力するものです。パーセプトロンではわかりやすく信号は「1」「0」かで表していきます。

パーセプトロンの簡単な解説とAND,OR,NAND,そしてXORの実装(pythonで) - Qiita

pythonを使って実装。重みとバイアスで条件をつけて振り分けます。

import numpy as np

def AND(x1, x2):
   x = np.array([x1, x2])
   w = np.array([0.5, 0.5])　　　　　・・・重みずけ
   b = -0.7　　　　　　　　　　　　　　　・・・バイアス
   tmp = np.sum(w*x) + b
   if tmp <= 0:
       return 0
   else:
       return 1

基本は「重み」と「バイアス」です。この考えかたが重要でこの「重み」と「バイアス」の意味ずけ、これを何重にもすることで複雑な物事の分類、選別など行えるようになる仕組みを作り上げることでネットワークを作り上げていくことになっていきます。

「バイアス」と「重み」
この考えかたは「Deep Learning」で最も重要です。これが全てとも言えるのではないでしょうか。