◆ ＡＩが考えるには？ .1: Open ブログ
パーセプトロンという概念が現れたのは、1958年だった。 心理学者・計算機科学者のフランク・ローゼンブラットが1957年に考案し、1958年に論文を発表した。 パーセプトロンは1943年に発表された形式ニューロンに基づく。 ローゼンブラットはこの形式ニューロンの考え方を基にしてパーセプトロンを開発した。S層（感覚層、入力層）、A層（連合層、中間層）、R層（反応層、出力層）の3つの部分からなる。S層とA層の間はランダムに接続されている。S層には外部から信号が与えられる。A層はS層からの情報を元に反応する。R層はA層の答えに重みづけをして、多数決を行い、答えを出す。 （ → パーセプトロン - Wikipedia ） このあと、「小脳はパーセプトロンである」という仮説に基づいて、伊藤正男が生理学的に大きな成果を出した。 1970年頃、デビッド・マーとジェームズ・アルブスによって小脳はパーセプト
Accuracy/Recall/Precisionってややこしくない?? - Qiita
という感じの表(混同行列というらしい)が出てきて、いろいろ説明されていますが 陽性/陰性とかPositive/Negativeとか言われても、いまいちピント来きません！！！ ということでいろいろ調べていたら、以下のブログにとてもわかりやすく説明されていた。 https://towardsdatascience.com/data-science-performance-metrics-for-everyone-4d68f4859eef 備忘もかねて、この記事にまとめます！ ケース ある医者が透析している患者が来週中に入院するか/しないかを予測する 医者の予測結果をベン図にすると以下のようになります。 入院すると予測 True Positives(TP) : 本当に入院した => 予測は正解 False Positives(FP) : 入院はしなかった => 予測は不正解 入
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