パーセプトロン
ぱーせぷとろん
perceptron
視覚と脳神経の機能をモデル化したもので、パターン認識の学習に用いる。現在ではニューラルネットワークとよばれているものの元祖。複数の入力信号に重みを掛けて足し合わせ、それに応じて出力するというシンプルなネットワークで、望ましい出力が得られるように重みを変更することによる学習能力をもつ。1960年代に第一次のニューラルネットワークブームを巻き起こしたが、1969年に人工知能（AI）学者マービン・ミンスキーMarvin Minsky（1927―2016）らによって特徴空間（たとえば身長や体重といった特徴量を軸とする多次元の空間）で線形分離可能なもの（特徴空間を平面で分割できるもの）しか学習できないことが理論的に証明されたことによって下火となった。しかし、1980年代に中間層を導入した多層パーセプトロンが実現することにより、この学習限界が取り除かれ、理論的にはすべての概念が学習可能となった。この時期にさまざまなネットワーク構造も考案され、自然言語理解の可能性も示唆されるなど第二次のブームとなった。2012年以降、この中間層が超多層化したネットワークでディープラーニング（深層学習）が花開き、第三次ブームとなっている。とくに2016年のアルファ碁（AlphaGo）によるトッププロ棋士に対する勝利は、コンピュータ囲碁の研究者をも驚かせた。
［中島秀之 2019年9月17日］
出典 小学館 日本大百科全書(ニッポニカ)日本大百科全書(ニッポニカ)について 情報 | 凡例
百科事典マイペディア
「パーセプトロン」の意味・わかりやすい解説
パーセプトロン
視覚と脳の機能のモデル化を試みたパターン認識装置の一種。1962年に米国コーネル大学のF.ローゼンブラットらが作製。視覚に相当する多数の光電入力素子，多数の記憶素子，連合装置からなり，特定の図形のパターンに対して選択的に反応性を増すように作られる。学習機械の代表。
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世界大百科事典（旧版）内のパーセプトロンの言及
【機械学習】より
…後者の場合にはあらかじめ学習結果に対する選好だけを与えておき，個々の結果の判断を機械が自ら行うものと，なんらかの形で外部から結果の評価(報酬)を受けとるものがある。
[神経回路網]
パーセプトロンに始まる神経回路網は，入力とそれに対する正解の提示を繰り返すことにより，神経素子がその結合の重みや発火の閾値を変化させることにより学習を進めるものである。入力を表現する入力層と，出力を表現する出力層の間に複数の中間層をもち，ここで特徴の抽出や変換を行えるように層の間の結合を学習する。…
【神経系】より
…第1項は，二つの細胞が同時に興奮したときの結合の強化を，第2項は自然の減衰を示している。 このような可塑性のある神経細胞を組み合わせた自己組織回路のモデルとして，ローゼンブラットF.RosenblattのパーセプトロンPerceptron(1962)がある。分類すべきパターンを与えたとき，出力が正しい応答を示すように，シナプスの結合係数を変化させる。…
【ニューラルコンピューティング】より
… ニューラルネットワークの学習能力は，パターン認識などに応用可能な図1-aのような多層構造のフィードフォワード型ニューラルネットワークにおいて，入力層に与えられた入力パターンに対して，出力層において望ましい出力パターンを出力するように学習を行うという問題設定で詳しく調べられた。1960年代に活発に研究された重要なモデルに，誤り訂正学習を用いたパーセプトロンがある。さらに，これを拡張する学習則が1980年代に詳しく研究された。…
【バイオニクス】より
…神経細胞のこのような性質を可塑性といい，神経生理学などの分野で活発な研究がなされている。可塑性神経細胞をモデル化したものとして，ローゼンブラットF.Rosenblattのパーセプトロンと呼ばれる図形や文字の識別を学習する機械がよく知られている。最近では，さらに高度なパターン認識機能を学習するコグニトロン，連想機能を持つアソシアトロンなどが発表されている。…
※「パーセプトロン」について言及している用語解説の一部を掲載しています。
出典｜株式会社平凡社「世界大百科事典（旧版）」
