Hal40n https://blog.hatena.ne.jp/Hal40n/ ゼロからAI理論を再構築する https://serenewealth.net/ 機械学習 前回、線形計算と活性化関数の組み合わせでモデルが分類をできるようになるという話を書きました。ただ、あれは1層だけの話です。現実の問題、たとえば入り組んだ境界線を持つデータの分類や画像認識は、1層では表現力が足りません。 今回は、この層を複数重ねた多層パーセプトロン（MLP）がなぜ強力なのかを整理します。 構造はシンプルな繰り返し 多層パーセプトロンの構造は、前回の「線形計算+活性化関数」を縦と横に並べたものです。 \[ h = \sigma(W_1 x + b_1) \] \[ \hat{y} = \sigma(W_2 h + b_2) \] \( h \) は隠れ層（Hidden Layer… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fserenewealth.net%2Fentry%2F2026%2F03%2F06%2F204532" title="多層パーセプトロン：層を重ねると何が変わるか - ゼロからAI理論を再構築する" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2026-03-06 20:45:32 rich https://serenewealth.net/entry/2026/03/06/204532 1.0 100%