回答編集履歴
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数式の訂正
answer
CHANGED
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@@ -40,7 +40,7 @@
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40
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すると、ηの大小がどうであろうが、
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ηの値が、外側のφの引数、つまり2回目のforループのφの引数の正負に影響を与えることは無いということが分かります。
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```
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-
φ((w(0)+η(
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+
φ((w(0)+η(y(1)のみに寄る値)x(1))・x(2)) = φ(ηが正負に寄与しない値) （訂正しました）
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```
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これは、学習が3回目、4回目と進んでも同じことです。
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説明順をちょっと変更、分かり易く。
answer
CHANGED
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@@ -29,14 +29,13 @@
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29
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**重み係数の初期値が0でなければ、このφ(...)は1か-1なので、**
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`η(y(1) − φ(...))`の部分は、`η(y(1) − 1)`または`η(y(1) − (-1))`
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y(1)の大小にも寄りますが、この項は正にも負にもなり得ます。
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+
それをη倍した値が、外側のφの引数、つまり2回目のforループの`predict`で使われています。
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+
ここで言えるのは、w(0)とx(1)とx(2)の大小にも寄りますが、
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+
ηの値が、外側のφの引数、つまり2回目のforループのφの引数の正負に影響を与えるということです。
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```
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φ((w(0)+η(正or負)x(1))・x(2)) = φ(ηによっては正or負)
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```
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-
それをη倍した値が、外側のφの引数、つまり2回目のforループの`predict`で使われています。
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ここで言えるのは、w(0)とx(1)とx(2)の大小にも寄りますが、
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ηの値が、外側のφの引数、つまり2回目のforループのφの引数の正負に影響を与えるということです。
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-
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ところが、**重み係数の初期値が0であると、内側のφ(...)、つまりφ(w(0)・x(1))は、必ず1になります。**
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すると、ηの大小がどうであろうが、
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ηの値が、外側のφの引数、つまり2回目のforループのφの引数の正負に影響を与えることは無いということが分かります。
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リンクを訂正
answer
CHANGED
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@@ -1,6 +1,6 @@
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同じアルゴリズムを、数式で書いている方を見つけました。
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もしw(0)=0だったらどうなるか、も書かれています。
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-
https://datascience.stackexchange.com/a/27305
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+
[https://datascience.stackexchange.com/a/27305](https://datascience.stackexchange.com/a/27305)
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読めば理解されるかもしれませんが、面白かったので、プログラムと対応させて説明してみます。
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φ：`predict()`関数
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引用を分かり易く訂正
answer
CHANGED
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@@ -8,7 +8,7 @@
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y(1)：forループ1回目（1つ目のサンプル）の目標（真値）
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x(1)：forループ1回目（1つ目のサンプル）の入力ベクトル
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x(2)：forループ2回目（2つ目のサンプル）の入力ベクトル
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-
リンク先の
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+
リンク先の一番最後の式がこちらです
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```
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φ((w(0)+η(y(1)−φ(w(0)・x(1)))x(1))・x(2))
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```
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1
誤字の訂正
answer
CHANGED
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@@ -5,9 +5,9 @@
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読めば理解されるかもしれませんが、面白かったので、プログラムと対応させて説明してみます。
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φ：`predict()`関数
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w(0)：初期の重み係数
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-
y(1)：forループ1回目（1つ目のサンプル）の
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+
y(1)：forループ1回目（1つ目のサンプル）の目標（真値）
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-
x(1)：forループ1回目（1つ目のサンプル）の入力
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+
x(1)：forループ1回目（1つ目のサンプル）の入力ベクトル
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-
x(2)：forループ2回目（2つ目のサンプル）の入力
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10
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+
x(2)：forループ2回目（2つ目のサンプル）の入力ベクトル
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リンク先の、一番最後の式を見て下さい
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12
12
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```
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13
13
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φ((w(0)+η(y(1)−φ(w(0)・x(1)))x(1))・x(2))
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