[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
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232(1): (ﾜｯﾁｮｲ 653c-b92j [118.240.95.156]) 2019/10/13(日)21:45 ID:kaSZg9r20(9/11) AAS
>>226
ちょうどいいので>>220で示したXORを例に説明しよう
入力が2次元である(x1, x2)を拡張して3次元の(x1, x2, x3)にしようと思う
つまり
(0, 0, a) → 0
(0, 1, b) → 1
(1, 0, c) → 1
(1, 1, d) → 0
が出来て(a, b, c, d) = (0, 1, 1, 0)を設定できれば、平面z=0.5で2つの領域に分離できる
すなわちx3をx1, x2から作れれば良いので
a = w11・x1 + w12・x2
b = w21・x1 + w22・x2
c = w31・x1 + w32・x2
d = w41・x1 + w42・x2
として(w11, w12) = (1, 1), (w21, w22) = (1, 1), (w31, w32) = (1, 1), (w41, w42) = (1, -1)のような重みを設定する
a, b, c, dの式をよく見てみると、これは２個のニューロンを1層分増やした式そのものである
つまり層を1層増やすということは、次元を増やすことと同値である
240(1): (ﾜｯﾁｮｲ cb10-vzjJ [153.131.102.129]) 2019/10/14(月)07:16 ID:KQ95R8h/0(1) AAS
>>232
それだと
x1, x2の入力を受けるニューロンと
それからx3を計算するニューロンを並列に並べたら良い
x1-x1\
x2-x2-out
\x3/
みたいに
次元を増やすの意味として変数増加とx^2などと混同しやすい
これらを区別する言い方は何？
変数増加→高次元
x^2など→非線形
とか？
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