単純パーセプトロンと多層パーセプトロン

単純パーセプトロンは、入力をもとに出力を行うもので、線形分類しか行うことができなかった。
これに、入力と出力の関係性を、隠れ層の中に重み付けとして表現する関数を追加することで、非線形分類ができるようになった。
これが多層パーセプトロンの基本形であり、ニューラルネットワークの基本モデルである。

ディープラーニングは、この多層パーセプトロンの隠れ層を増やすことで、より複雑な問題が解けるはず、という考えから研究が進められた。
この層が深くなるため、ディープラーニング、つまり深層学習と呼ばれている。

スポンサーリンク

また、機械学習にもいくつかの手法があるが、ディープラーニングと呼ばれているものは、ニューラルネットワークを応用した手法である、ということに注意する必要がある。
また、ニューラルネットワークのモデル自体を、ディープニューラルネットワークと呼ぶことが大半である。