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can110

can110 score 26272

2017/04/13 00:11  投稿

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](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/) P40より
[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](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/) 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](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/) P44より

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