AP試験。ニューラルネットーワークの単体パーセプトロンと多層パーセプトロン

徒然草2.0

令和元年秋の午後問題3に関するメモ。

もはや横文字が続いていて、すでに意味不明ですが、応用情報技術者の午後問題って難しすぎじゃないかこれ。応用情報技術者とかを受けている人が、ニューラルネットワークのアルゴリズムを知っていて実装できなきゃいけない時代になったんだろうか。たしかに応用技術者情報は基礎レベルの知識を実践レベルで使えなきゃいけないという意味では、ニューラルネットーワークがビジネスにおける課題の解消に使えるかどうかの見極めくらいはできなければならないという意味では、資格試験問題くらいサクっと解けなければいけないのかもしれない気はしないでもない。が、いきなりニューラルネットーワークの問題とか出されたら初見で読む気は失せる。

そういえばパーセプトロンという論理モデルはロジスティック回帰と等価なのだそうだ(wikipediaに書いてあった)感覚的には再帰的に望むべき結果に集約していく”さざなみ”のようなモノだと私は捉えているが。波はほおっておけばやがて静止するが同様に基準値もしくは軸に向かって漸近していく。とても不思議なのはそれが人間の脳と視覚の仕組みを真似たものだということだろう。単体パーセプトロンを3つも4つも組み合わせて作ったモデルを活用するだけで制度が上がるのは何だかとても不思議な気がする(多層性あるパーセプトロンをディープラーニングと言うんだっけか?)。果たして、ニューラルネットーワークが良く出来ているのか、真似した人間の認識ロジックが良く出来ているのか、いずれにしても双方どちらも同じものを指しているのかもしれないがよく出来ている。

単体パーセプトロンは線形的な問題の解決にしか利用できてないが、多層化させると非線形的な問題の解決が可能になる。線形的であるというのは…論理和、論理積、否定論理積、であり二次元のグラフと直線によって表現ができると言っていいのかも。逆に非線形的であるというのは排他的論理和のことで二次元グラフと直線によって表現ができない=二次元グラフと曲線によって表現することは可能(と理解している)理論だけ読むとニューラルネットーワークって言うほど難しくないんだなということはわかる。ただ、それを応用して飯を食おうという気にはなれない(苦笑)これが何に役立つのかよく分かっていないからという根本的な理由があるからかも(汗)

(追伸)ただ、まあ読み解いていくとsimple _perceptronの(simipleの文字通り)コードが3層化されたthree_layer_perceptronに拡張されたアルゴリズムに即時応用を効かせられるか?という問いなわけで、知識がなくてもどうにか解ける問題になっているっぽい(あんま気合いをいれて理解するまで読みこんでいない)(汗)

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