「ゼロから作るDeepLearning」を写経してみる（２）「2章パーセプトロン」
Deep Learningを学んでみたいので、以下の本を写経している。
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 単行本（ソフトカバー） – 2016/9/24
斎藤 康毅 (著)
3672円
前回は、1章を写経した。少し、Pythonについて分かったような気がした。
http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=17015
今回は、2章 パーセプトロン を写経してみる。
（環境）
Windows8.1
Python 3.5.2
Anaconda 4.1.1 (64-bit)
Jupyter Notebook (ipython) 4.2.0
（１）パーセプトロン(perceptron)という入出力を備えたアルゴリズムは、1957年に、ローゼンブラッド（アメリカ）によって考案された。
パーセプトロンの信号は、1か0の2値。
入力信号x1, x2
出力信号y
重みw1, w2
閾値θ
があったとき、
（２）単純な論理回路
ANDゲート
NANDゲート
上の方の式で、b = – θとすると、
bをバイアス、w1, w2を重みと呼ぶ。
重みとバイアスによる実装
AND, NAND, ORは同じ構造のパーセプトロンであり、違いは重みパラメータの値のみ。
●パーセプトロンの限界
XORゲート：排他的論理和
線形と非線形
●多層パーセプトロン
NANDゲートの組み合わせだけで、コンピュータが行う処理を再現することができるらしい。。。