perceptron - パーセプトロン学習 - 重みの更新

Question

私はパーセプトロン学習を勉強していますが、少し混乱するような質問があります。私は独学なので、さまざまな論文、チュートリアル、パワーポイントなどを調べましたが、ネットワークの重みを調整するために異なるアルゴリズムを使用しているように見えることがあります。

たとえば、学習率を含むものもあれば、個々の重み/入力積を含むものもあれば、すべての重み/入力積の合計だけを含むものもあります。

それで、すべてが同じ最終的な重み行列/ベクトルにつながる複数のアルゴリズムがあると仮定するのは正しいですか?

Answer 1

私は次の記事を書きました: 自動運転車のカメラから車両と歩行者を検出する人工ニューラル ネットワーク (パーセプトロン) の直感的な例。可能な限り簡単な例で説明しようとしました。

パーセプトロンでの重みの更新を理解するのに役立つことを願っています。ここにリンクがあります。

https://www.spicelogic.com/Journal/Perceptron-Artificial-Neural-Networks-10

学習率についても例を挙げて説明しました。

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Answer 2

いいえ、同じではありません。

多くのアルゴリズムがあることは正しいですが、それらは異なる重みにつながる可能性があります。並べ替えアルゴリズムに似ています。多くのアルゴリズムがあり、それぞれが同じことを行いますが、安定しているものとそうでないもの、追加のメモリを使用するもの、適切に並べ替えるものがあります。