パーセプトロンにはいくつのニューロンがありますか？

Question

これはパーセプトロン学習モデルの古典的な視覚化ですが、どこから来たのか分かりません。

私の質問は、このパーセプトロンがどのように多くのニューロンを持っていないのですか？私の推測はN + 2、N + 1は入力、もう1つは出力です。それが正しいか？

Answer 1

上記ネットワークは、数値入力X1、X2、..、Xnを取り、これらの入力に関連付けられた重みw1、w2とwnを有しています。また、それに関連付けられた重み（）（バイアスユニットと呼ばれる）を有する別の入力1がある。これも1つのニューロンです。

これは、バイアス部は何である：

バイアスは、（ノードが受信する通常の入力に加えて）訓練可能な定数値を持つすべてのノードを提供することです。

出力は加重合計です。このような何か：

F（X）= X1 * W1 + X2 * W2 + XN * WN + 1 * W0

はより多くがこれをチェック学ぶために、非常によくhttp://117.239.79.250/moodle/pluginfile.php/6283/mod_resource/content/1/ANN1.pdf

Answer 2

パーセプトロン自体、それを説明しますニューロンの一種です。図では、4つの入力はニューロンではなく、単一のニューロン（パーセプトロン）への4つの入力だけです。また、ステップ関数円はn個の余分なニューロンではない。このステップ関数計算は、加重和が計算されるパーセプトロンの内部で行われる。

だから、図の中には、そのコンポーネントが基本的な部分に分解された単一のニューロンがあります。