Excelで簡単に理解する人工ニューロン

NCソフトのゲームデザイナー、キム・ファニ氏が、スプレッドシートで人工ニューラルネットワークに使われる人工ニューロン（Artificial neuron）を実装し、反復学習を通じてこのニューロンで NOT、AND、OR ゲートを実装する記事を全3回にわたってNCソフトのブログで連載しました。さらに連載の最後では、人工ニューロンの代表的な限界である「XOR問題」（1つの人工ニューロンでは XOR ゲートを実装できない）に触れ、これを解決するために複数のニューロンを層状に積み重ねて多層ニューラルネットワークを構成することを簡潔に述べ、今後の学習へと導いています。

参考までに、ここで使われている人工ニューロンは、1958年にフランク・ローゼンブラットが提案した初期の人工ニューラルネットワークであるパーセプトロンで、活性化関数だけを階段関数（Step function）からシグモイド関数（Sigmoid function）に置き換えたものです。この場合、この人工ニューロンは統計学でいう「二項ロジスティック回帰」（Binomial Logistic Regression）モデルとまったく同じものになります。（https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/04/02/logistic/ 参照）

[本文]

1回: https://blog.ncsoft.com/?p=39696

2回: https://blog.ncsoft.com/?p=39823

3回: https://blog.ncsoft.com/?p=40075

[Googleスプレッドシート]

1回: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…

2回: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…

3回: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…

[kunggom]

その話のついでに、パーセプトロンについてわかりやすく説明したリンクも1つ追加します。

https://sacko.tistory.com/10

[kunggom]

リンクだけを別途コメントとして分けておきます。

[本編]

1編: https://blog.ncsoft.com/?p=39696

2編: https://blog.ncsoft.com/?p=39823

3編: https://blog.ncsoft.com/?p=40075

[Google スプレッドシート]

1編: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…

2編: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…

3編: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…

参考までに、3編はシミュレーションの反復回数が多いため、スプレッドシートが重めです。開く際の参考にしてください。