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title: 【ゼロから作るDeap Learning】2.4~2.7
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author: [京都大学人工知能研究会KaiRA](https://www.docswell.com/user/kyoto-kaira)
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description: 【ゼロから作るDeap Learning】2.4~2.7 by 京都大学人工知能研究会KaiRA
published: May 07, 26
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2025年度前期輪読会 ゼロから作るDeep Learning
第2章 パーセプトロン (2.4~2.7)
京都大学 工学部 情報学科 数理工学コース
稲葉 陽孔
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アジェンダ
■ パーセプトロンの限界
■ 多層パーセプトロン
■ NANDからコンピューターへ
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パーセプトロンの限界
限界点
(単層)パーセプトロンでは表現できないものもある
表現できない例(XOR)
２つの入力のうち、片方のみ１なら１
表現できない理由
1つの直線で●と○を分割
できない
＝
単層パーセプトロンでは表
現できない
→多層パーセプトロンの
登場
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多層パーセプトロン
多層パーセプトロン
例(XOR)
複数のパーセプトロンで表現されたもの
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多層パーセプトロン
計算の詳細(XOR用パーセプトロン)
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多層パーセプトロン
計算の詳細(XOR用パーセプトロン)
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多層パーセプトロン
計算の詳細(XOR用パーセプトロン)
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NANDからコンピューターへ
パーセプトロンが
できること
・２進数を１０進数へ変換
・ある条件を満たすと１を出力
・計算（四則演算）
コンピューターができ
ること
・NANDによってすべての操作を
実行可能
→パーセプトロンによって実行可
能
※普遍性定理より、２層のパーセプトロン(+ReLUなどの活性化関数)によって任意の 関数
を表現可能なので、２層のパーセプトロンであれば
コンピューターができるといわれている
普遍性定理のイメージ
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