パーセプトロン

パーセプトロンとは

パーセプトロン（英: Perceptron）は、人工知能分野において重要な役割を果たす人工ニューロンおよびニューラルネットワークの一形式です。心理学者フランク・ローゼンブラットによって1957年に開発され、1958年にこのモデルに関する論文が発表されました。このモデルはロジスティック回帰と数学的には同等のもので、基本的なパターン認識を行うために設計されています。

概要

パーセプトロンは、視覚や脳の機能を模したモデルであり、特にパターン認識に向けてその能力が発揮されます。その学習能力には種々の制約がありますが、特に多層パーセプトロンに関連する研究の歴史は、パーセプトロンそのものの歴史と密接に結びついています。1960年代に入ると、ニューラルネットワークへの関心が高まり、パーセプトロンによる学習の研究も盛んに行われました。しかし、1969年にミンスキーらが発表した結果によれば、単層パーセプトロンは線形分離可能な問題しか解けないとされ、これが一時期、研究の停滞を招くことになりました。

その後も数多くの変種のニューラルネットワークが提案され、パーセプトロンそのものは1980年代に誤差逆伝播法の導入によって再び注目を集めるようになりますが、1990年代には再度停滞期を迎えました。21世紀に入ると、研究が進展しより複雑な層を持つ学習モデルが普及し、特に深層学習（ディープラーニング）の実用化に至るのです。これにより、画像認識や音声認識などの成果が次々と実現されました。

形式ニューロン

パーセプトロンの概念は、1943年に出された形式ニューロンに基づいて構築されています。ローゼンブラットはこの考え方を基に、パーセプトロンを開発しました。パーセプトロンは、以下の三つの層から成り立っています。

• - S層（感覚層、入力層）: 外部からの信号を受け取ります。
• - A層（連合層、中間層）: S層からの情報を解析して反応を決定します。
• - R層（反応層、出力層）: A層の出力に基づいて決定された答えをもとに、多数決で最終的な出力を出します。

ここで重要なのは、S層とA層の接続がランダムであるということです。これにより、S層が入力する情報に対する学習が可能になります。具体的には、学習とは、入力に対して期待される出力を得るための最適な重みづけを見つけるプロセスです。

単純パーセプトロンと多層パーセプトロン

単純パーセプトロンは、入力層と出力層のみから成り、単一のニューロンを持つシンプルな構成です。これは線形分離可能な問題を解決することが可能ですが、線形非分離な問題には対処できないという限界があります。このことは、著名な研究者マービン・ミンスキーとシーモア・パパートによって指摘されました。

一方で、多層パーセプトロンは複数の層を持つため、より複雑な問題を解決する能力があります。1950年代からその可能性は示唆されていましたが、実用化には至らず、誤差逆伝播法の発明によりその道が拓かれました。この多層パーセプトロンによる深層学習が注目を集め、現在のAI技術の礎となっています。

実装例

実際に、単純パーセプトロンの実装例を見てみましょう。以下は、Smalltalk環境を用いた簡単な論理演算に基づく単純パーセプトロンの実装です。

```smalltalk
class SimplePerceptron
// 初期化部
| weights learningRate |
weights := Array with: 0.0 with: 0.0.
learningRate := 0.1.

// 学習メソッド
learn: input output |
| prediction |
prediction := self predict: input.
weights[1] := weights[1] + learningRate (output - prediction) input[1].
weights[2] := weights[2] + learningRate (output - prediction) input[2].
end.

// 予測メソッド
predict: input |
| sum |
sum := (weights[1] input[1]) + (weights[2] input[2]).
^ sum > 0.
end.
end.
```

このように、基本的なパーセプトロンは今もなおAIの基礎技術として強力な存在であり続けています。

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