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【はじめてのパターン認識】第7章 パーセプトロン型学習規則

2クラスの線形識別関数を求める古典的な手法に、パーセプトロンの学習規則がある。 識別関数のパラメータを逐次的に求めるこのアルゴリズムは、2クラスの学習データが線形分離可能であれば収束することが知られている。 これをパーセプトロンの収束定理という。

パーセプトロンの学習や誤差逆伝播法などは、 ゼロから作るディープラーニングや深層学習などで散々学んできたので今回はメモしないことにした。