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教科書では、複数のパーセプトロンが線形分類タスクを学習できる最も基本的な人工ニューラル素子として説明されています。
その人工ニューロンは各訓練例の後に重みを調整して分類の精度を向上させた。
研究チームは、手書き数字を分類するためのパーセプトロンに基づくモデルを開発した。
研究チームは、少なくとも1つの隠れ層を持ち、ニューロンが非線形の活性化関数を使用するニューラルネットワークを訓練して、単層モデルよりも高い精度で手書き数字を識別しました。
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