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パーセプトロンはニューラルネットワークなのか?

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tetsutail

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ディープラーニングについて勉強中のものなのですが、情報が錯綜してよくわからない状態です。
http://kazoo04.hatenablog.com/entry/agi-ac-15
このサイトには、形式ニューロン(一つのニューロンy = Σwx -θ)を並列に並べた入力層とそれらの結果を足し合わせたものを入力とするニューロンを出力層とするものがパーセプトロンということになると思います。つまり、パーセプトロンは最低2層ということになると考えられます。言い換えれば、パーセプトロンは2つの層の間でニューロン同士が繋がっているので、ニューラルネットワークということになると思いました。

しかし、単層パーセプトロンというものも存在するようで、
http://sig.tsg.ne.jp/ml2015/ml/2015/06/08/neural-network.html
ここでの単層パーセプトロンは、単に上の記事の形式ニューロンのことを述べているように思えます。

このような記事を見比べて、パーセプトロンの定義がよくわからなくなってきました。
一般的に、パーセプトロンという場合は、2層なのでしょうか?1層なのでしょうか?
また、これらの記事のどちらかは間違っているのでしょうか?
詳しい人がいましたら教えてください。

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checkベストアンサー

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どちらも間違ってはいません。

一番目の例で「入力層とそれらの結果を足し合わせたものを入力とするニューロンを出力層」にて
ニューロンがそれぞれ独立して存在する層の数が2つなので2層と数える考えもあれば、実質重みがかかるのは1回なので、これを1(単)層と数えることもあります。
どちらも同じ構造を指しています。
ゼロから作るDeep Learning――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 P34,P40より

むしろパーセプトロン(P)とニューラルネットワーク(N)の違いは
P:単層で活性化関数に「ステップ関数」を用いたもの
N:多層で活性化関数に「シグモイド関数」などの滑らかな関数を用いたもの
と分類するのが一般的なようです。
ゼロから作るDeep Learning――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 P44より

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