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多層パーセプトロン(1)その生い立ちから自然勾配学習法まで

机译:多层感知器(1)从背景到自然梯度学习方法

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摘要

多層パーセプトロンは1950年代末,脳の仕組みがまだよくわかっていなかった時代に,脳をモデルとした学習機械として提案され,一世を風靡した.しかし,その後のコンピュータの躍進と,それに支えられた人工知能やパターン認識技術の発展によって,情報工学の分野では振り向かれなくなったかに見えた.ところが1980年代に入って,認知科学が並列分散処理を標榜して脳のモデルと接近し,バックプロパゲーション(逆誤差伝搬)学習が提案されると,パーセプトロンが万能学習機械のモデルであることから再び勢いを回復し,今は工学における学習の標準的な手法の一つとして定着している.さらに,パーセプトロンは特異構造を持つモデルであることが分かり,その解析を通じて統計学の分野にも新しい発展をもたらした.さらに昨今のディープラーニングの成功で完全復活を成し遂げた.パーセプトロンの栄枯盛衰を眺めてみよう.
机译:多层感知器是在1950年代末提出的一种以大脑为模型的学习机,当时人们对大脑的机理还不甚了解,并且占主导地位。但是,由于计算机的随后突破以及受其支持的人工智能和模式识别技术的发展,看来它们在信息工程领域已不再被扭转。然而,在1980年代,当认知科学提倡并行分布处理并接近大脑模型,并提出反向传播(逆误差传播)学习时,Perceptron便是通用学习机器的模型。它已经恢复了发展势头,现在已经很好地确立为工程学中的标准学习方法之一。此外,发现Perceptron是具有独特结构的模型,并且通过对其分析,它带来了统计领域的新发展。此外,随着最近深度学习的成功,我们实现了全面复兴。让我们看一下Perceptron的兴衰。

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