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<body><div class="header"><h1 class="chapter_number">
<a href="">CHAPTER 1</a></h1>
<h1 class="chapter_title"><a href="">ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識</a></h1></div><div class="section"><div id="toc">
<p class="toc_title"><a href="index.html">ニューラルネットワークと深層学習</a></p><p class="toc_not_mainchapter"><a href="about.html">What this book is about</a></p><p class="toc_not_mainchapter"><a href="exercises_and_problems.html">On the exercises and problems</a></p><p class='toc_mainchapter'><a id="toc_using_neural_nets_to_recognize_handwritten_digits_reveal" class="toc_reveal" onMouseOver="this.style.borderBottom='1px solid #2A6EA6';" onMouseOut="this.style.borderBottom='0px';"><img id="toc_img_using_neural_nets_to_recognize_handwritten_digits" src="images/arrow.png" width="15px"></a><a href="chap1.html">ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識</a><div id="toc_using_neural_nets_to_recognize_handwritten_digits" style="display: none;"><p class="toc_section"><ul><a href="chap1.html#perceptrons"><li>Perceptrons</li></a><a href="chap1.html#sigmoid_neurons"><li>Sigmoid neurons</li></a><a href="chap1.html#the_architecture_of_neural_networks"><li>The architecture of neural networks</li></a><a href="chap1.html#a_simple_network_to_classify_handwritten_digits"><li>A simple network to classify handwritten digits</li></a><a href="chap1.html#learning_with_gradient_descent"><li>Learning with gradient descent</li></a><a href="chap1.html#implementing_our_network_to_classify_digits"><li>Implementing our network to classify digits</li></a><a href="chap1.html#toward_deep_learning"><li>Toward deep learning</li></a></ul></p></div>
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<p class='toc_mainchapter'><a id="toc_deep_learning_reveal" class="toc_reveal" onMouseOver="this.style.borderBottom='1px solid #2A6EA6';" onMouseOut="this.style.borderBottom='0px';"><img id="toc_img_deep_learning" src="images/arrow.png" width="15px"></a><a href="chap6.html">深層学習</a><div id="toc_deep_learning" style="display: none;"><p class="toc_section"><ul><a href="chap6.html#introducing_convolutional_networks"><li>Introducing convolutional networks</li></a><a href="chap6.html#convolutional_neural_networks_in_practice"><li>Convolutional neural networks in practice</li></a><a href="chap6.html#the_code_for_our_convolutional_networks"><li>The code for our convolutional networks</li></a><a href="chap6.html#recent_progress_in_image_recognition"><li>Recent progress in image recognition</li></a><a href="chap6.html#other_approaches_to_deep_neural_nets"><li>Other approaches to deep neural nets</li></a><a href="chap6.html#on_the_future_of_neural_networks"><li>On the future of neural networks</li></a></ul></p></div>
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<p class="toc_not_mainchapter"><a href="sai.html">
Appendix: 知性のある <i>シンプルな</i> アルゴリズムはあるか?</a></p>
<p class="toc_not_mainchapter"><a href="acknowledgements.html">Acknowledgements</a></p><p class="toc_not_mainchapter"><a href="faq.html">Frequently Asked Questions</a></p>
<hr>
<span class="sidebar_title">Sponsors</span>
<br/>
<a href='http://www.ersatz1.com/'><img src='assets/ersatz.png' width='140px' style="padding: 0px 0px 10px 8px; border-style: none;"></a>
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<!--
<p class="sidebar">Thanks to all the <a
href="supporters.html">supporters</a> who made the book possible.
Thanks also to all the contributors to the <a
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<p class="sidebar">The book is currently a beta release, and is still
under active development. Please send error reports to
[email protected]. For other enquiries, please see the <a
href="faq.html">FAQ</a> first.</p>
-->
<p class="sidebar">著者と共にこの本を作り出してくださった<a
href="supporters.html">サポーター</a>の皆様に感謝いたします。
また、<a
href="bugfinder.html">バグ発見者の殿堂</a>に名を連ねる皆様にも感謝いたします。
また、日本語版の出版にあたっては、<a
href="translators.html">翻訳者</a>の皆様に深く感謝いたします。
</p>
<p class="sidebar">この本は目下のところベータ版で、開発続行中です。
エラーレポートは [email protected] まで、日本語版に関する質問は [email protected] までお送りください。
その他の質問については、まずは<a
href="faq.html">FAQ</a>をごらんください。</p>
<hr>
<span class="sidebar_title">Resources</span>
<p class="sidebar">
<a href="https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning">Code repository</a></p>
<p class="sidebar">
<a href="http://eepurl.com/BYr9L">Mailing list for book announcements</a>
</p>
<p class="sidebar">
<a href="http://eepurl.com/0Xxjb">Michael Nielsen's project announcement mailing list</a>
</p>
<hr>
<a href="http://michaelnielsen.org"><img src="assets/Michael_Nielsen_Web_Small.jpg" width="160px" style="border-style: none;"/></a>
<p class="sidebar">
著：<a href="http://michaelnielsen.org">Michael Nielsen</a> / 2014年9月-12月 <br > 訳：<a href="https://github.com/nnadl-ja/nnadl_site_ja">「ニューラルネットワークと深層学習」翻訳プロジェクト</a>
</p>
</div>
</p><p>
<!--The human visual system is one of the wonders of the world. Consider the following sequence of handwritten digits:-->
人間の視覚がどんなに不思議なものか、考えたことはありますか？次の手書き数列を読んでみてください：
<a name="complete_zero"></a></p><p><center><img src="images/digits.png" width="160px"></center> </p><p>
<!-- Most people effortlessly recognize those digits as 504192. That ease
is deceptive. In each hemisphere of our brain, humans have a primary
visual cortex, also known as V1, containing 140 million neurons, with
tens of billions of connections between them. And yet human vision
involves not just V1, but an entire series of visual cortices - V2,
V3, V4, and V5 - doing progressively more complex image processing.
We carry in our heads a supercomputer, tuned by evolution over
hundreds of millions of years, and superbly adapted to understand the
visual world. Recognizing handwritten digits isn't easy. Rather, we
humans are stupendously, astoundingly good at making sense of what our
eyes show us. But nearly all that work is done unconsciously. And so
we don't usually appreciate how tough a problem our visual systems
solve.-->
大抵の人にとってはごく簡単に504192と読めると思います。でも、脳の中で起
こっていることは簡単どころではありません。脳のふたつの半球にはそれぞれ、
一次視覚野---V1とも呼ばれる、一億四千万のニューロンと何十億ものシナ
プスからなる領域が存在しています。さらに、人間の視覚に関わっている領域
はV1だけではなく、V1、V2、V3、V4、V5という一連の視覚野が、順次複雑な画
像処理に携わっています。
私たちの頭部には、数億年にわたる進化によって洗練され、視覚世界を理解するのに驚くべき適応をとげたスーパーコンピューターが内蔵されているのです。手書き数字認識が簡単なのではありません。どちらかというと、私たち人類が、目に見えるものを解釈するという作業をとても、とても得意としているのです。しかもその作業はほとんど無意識のうちに行われるのです。ですから、私たちは普段、自分の視覚系がいかに複雑な問題を解いてくれているかに、感謝を払うこともないのです。
</p><p>
<!-- The difficulty of visual pattern recognition becomes apparent if you
attempt to write a computer program to recognize digits like those
above. What seems easy when we do it ourselves suddenly becomes
extremely difficult. Simple intuitions about how we recognize shapes
- "a 9 has a loop at the top, and a vertical stroke in the bottom
right" - turn out to be not so simple to express algorithmically.
When you try to make such rules precise, you quickly get lost in a
morass of exceptions and caveats and special cases. It seems
hopeless.-->
ひとたび、さっきの手書き数字を認識するプログラムを書こうとすれば、視覚パターン認識の困難さが明らかになります。自分でやればこんなに簡単に思えることが、突然ものすごく難しくなったように感じるでしょう。数字を認識するための直感的で単純なルール---「数字の9は、上に輪があって、右下から下に向かって線が生えている形」---をアルゴリズムで表現するのはけっして単純ではないことに気づくでしょう。このようなルールを正確にプログラムとして表現しようとすれば、すぐに膨大な例外、落とし穴、特殊ケースに気づくはずです。絶望的です。
</p><p></p><p>
<!-- Neural networks approach the problem in a different way. The idea is
to take a large number of handwritten digits, known as training
examples,-->
ニューラルネットワークはこのような問題に違った角度から迫ります。ニューラルネットワークの発想は、手書き数字のデータをあらかじめ沢山用意して（このようなデータを訓練例といいます）
</p><p><center><img src="images/mnist_100_digits.png" width="440px"></center></p><p>
<!-- and then develop a system which can learn from those training
examples. In other words, the neural network uses the examples to
automatically infer rules for recognizing handwritten digits.
Furthermore, by increasing the number of training examples, the
network can learn more about handwriting, and so improve its accuracy.
So while I've shown just 100 training digits above, perhaps we could
build a better handwriting recognizer by using thousands or even
millions or billions of training examples.-->
その上で、訓練例から学習することのできるシステムを開発する、というものです。言い換えれば、ニューラルネットワークは、訓練例をもとに、数字認識のルールを自動的に推論します。さらに、訓練例を増やすほど、ニューラルネットワークは手書き文字に関する知識をより多く獲得し、精度が向上します。上図ではわずか100個の訓練例を示しましたが、何千、何万、何億個という訓練例を与えることで、よりよい手書き数字認識機を作ることができるかもしれません。
</p><p>
<!-- In this chapter we'll write a computer program implementing a neural
network that learns to recognize handwritten digits. The program is
just 74 lines long, and uses no special neural network libraries. But
this short program can recognize digits with an accuracy over 96
percent, without human intervention. Furthermore, in later chapters
we'll develop ideas which can improve accuracy to over 99 percent. In
fact, the best commercial neural networks are now so good that they
are used by banks to process cheques, and by post offices to recognize
addresses.-->
この章では、手書き数字認識を学習するニューラルネットワークを実装することを目標とします。実装するプログラムはたったの74行に収まり、しかも特別なニューラルネットワークライブラリを使うわけではありません。それでも、この短いプログラムは人手の介入なしに、96%以上の精度で数字を認識することができます。2章以降で導入する新しいアイデアを組み込めば、この性能はさらに99%を上回るまで向上します。実は、現在最高レベルの商用ニューラルネットワークは、銀行での小切手の処理や郵便局での住所認識に使われるほどの高い性能に達しています。
</p><p>
<!-- We're focusing on handwriting recognition because it's an excellent
prototype problem for learning about neural networks in general. As a
prototype it hits a sweet spot: it's challenging - it's no small
feat to recognize handwritten digits - but it's not so difficult as
to require an extremely complicated solution, or tremendous
computational power. Furthermore, it's a great way to develop more
advanced techniques, such as deep learning. And so throughout the
book we'll return repeatedly to the problem of handwriting
recognition. Later in the book, we'll discuss how these ideas may be
applied to other problems in computer vision, and also in speech,
natural language processing, and other domains.-->
手書き文字認識は、ニューラルネットワーク一般について解説するうえでうってつけの題材なので、まずは手書き文字認識に話を絞ることにします。というのも、手書き文字認識というのは、決して一筋縄ではゆかない歯ごたえのある課題です。それでいて例えば極めて複雑な解法を必要とするとか、莫大な計算資源を必要とするとかの、非常に困難な課題というわけでもなく、ちょうどいい難易度の課題なのです。さらに、手書き文字認識は、深層学習といった発展的な技術の題材としても適しています。というわけで、この本では繰り返し、手書き文字認識という課題に立ち戻ることにします。この本の後のほうでは、これらのアイデアのコンピュータ視覚、音声、自然言語処理、その他の分野への応用をあつかいます。
</p><p>
<!-- Of course, if the point of the chapter was only to write a computer
program to recognize handwritten digits, then the chapter would be
much shorter! But along the way we'll develop many key ideas about
neural networks, including two important types of artificial neuron
(the perceptron and the sigmoid neuron), and the standard learning
algorithm for neural networks, known as stochastic gradient descent.
Throughout, I focus on explaining <em>why</em> things are done the way
they are, and on building your neural networks intuition. That
requires a lengthier discussion than if I just presented the basic
mechanics of what's going on, but it's worth it for the deeper
understanding you'll attain. Amongst the payoffs, by the end of the
chapter we'll be in position to understand what deep learning is, and
why it matters.-->
もちろん、この章の目的がただ手書き数字を認識するプログラムを書くことだけだったなら、この章はもっと短くなったでしょう！しかし、この章では、手書き文字認識を実装する過程で、ニューラルネットワークの鍵となるアイデアをいくつも開発します。その中には、二種類の重要な人工ニューロン（パーセプトロンと、シグモイドニューロン）や、ニューラルネットワークの標準的な学習アルゴリズムである確率的勾配降下法が含まれます。本書を通じて、私は現行の手法を紹介するだけでなく*なぜ*その手法が選ばれたのかについて解説することで、あなたのニューラルネットワークにまつわる直感を鍛えてゆければと思います。おかげで、本章は流行りのトピックをただ並べた解説などよりはもずいぶん長くなってしまいますが、あなたがより深い理解に達することを思えばその価値はあると思います。とりわけ、本章を読み終わるころには、私たちは、深層学習とは何なのか、なぜ重要なのか、の理解に到達するでしょう。
</p><p>
<!-- <h3><a name="perceptrons"></a><a href="#perceptrons">Perceptrons</a></h3>-->
<h3><a name="perceptrons"></a><a href="#perceptrons">パーセプトロン</a></h3>
</p><p><!--What is a neural network? To get started, I'll explain a type of
artificial neuron called a <em>perceptron</em>.
Perceptrons were
<a href="http://books.google.ca/books/about/Principles_of_neurodynamics.html?id=7FhRAAAAMAAJ">developed</a>
in the 1950s and 1960s by the scientist
<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Frank_Rosenblatt">Frank
Rosenblatt</a>, inspired by earlier
<a href="http://scholar.google.ca/scholar?cluster=4035975255085082870">work</a>
by <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Warren_McCulloch">Warren
McCulloch</a> and
<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Walter_Pitts">Walter
Pitts</a>. Today, it's more common to use other
models of artificial neurons - in this book, and in much modern work
on neural networks, the main neuron model used is one called the
<em>sigmoid neuron</em>. We'll get to sigmoid neurons shortly. But to
understand why sigmoid neurons are defined the way they are, it's
worth taking the time to first understand perceptrons. -->
ニューラルネットワークとは何か、という解説を始めるにあたり、まずは<em>パーセプトロン</em>と呼ばれる種類の人工ニューロンから話を始めたいと思います。
パーセプトロンは、1950年代から1960年代にかけて、
<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Warren_McCulloch">Warren McCulloch</a>と
<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Walter_Pitts">Walter Pitts</a>らの
<a href="http://scholar.google.ca/scholar?cluster=4035975255085082870">先行研究</a>に触発された
<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Frank_Rosenblatt">Frank Rosenblatt</a>によって
<a href="http://books.google.ca/books/about/Principles_of_neurodynamics.html?id=7FhRAAAAMAAJ">開発されました</a>。
今日では、パーセプトロン以外の人工ニューロンモデルを扱うことが一般的です。
この本では、そして現代のニューラルネットワーク研究の多くでは、<em>シグモイドニューロン</em>と呼ばれるモデルが主に使われています。
この本でも、もうすぐシグモイドニューロンが登場します。
しかし、なぜシグモイドニューロンが今の姿をしているのか知るためにも、
まずはパーセプトロンを理解することに時間をさく価値があると言えるでしょう。
</p><p>
<!--
So how do perceptrons work? A perceptron takes several binary inputs,
$x_1, x_2, \ldots$, and produces a single binary output:-->
さて、パーセプトロンとは何でしょうか？パーセプトロンは複数の二進数($0$または$1$)
$x_1, x_2, \ldots$ を入力にとり、ひとつの二進数($0$または$1$)を出力します。
<center>
<img src="images/tikz0.png"/>
</center>
<!--
In the example shown the perceptron has three inputs, $x_1, x_2, x_3$.
In general it could have more or fewer inputs. Rosenblatt proposed a
simple rule to compute the output. He introduced
<em>weights</em>, $w_1,w_2,\ldots$, real numbers
expressing the importance of the respective inputs to the output. The
neuron's output, $0$ or $1$, is determined by whether the weighted sum
$\sum_j w_j x_j$ is less than or greater than some <em>threshold
value</em>. Just like the weights, the
threshold is a real number which is a parameter of the neuron. To put
it in more precise algebraic terms:
-->
上図の例では、パーセプトロンは三つの入力 $x_1, x_2, x_3$ をとっています。
一般的には、入力はいくつでも構いません。
ローゼンブラット（カタカナ表記は正しい？）は、出力を計算する簡単なルールを提案しました。
彼は<em>重み</em>, $w_1,w_2,\ldots$という概念を導入しました。
重みとは、それぞれの入力が出力に及ぼす影響の大きさを表す実数です。
パーセプトロンの出力が$0$になるか$1$になるかは、入力の重みつき和
$\sum_j w_j x_j$と<em>閾値</em>の大小比較で決まります。
重みと同じく、閾値もパーセプトロンの挙動を決める実数パラメータです。
より正確に、数式で表現するなら、
<a class="displaced_anchor" name="eqtn1"></a>\begin{eqnarray}
\mbox{output} & = & \left\{ \begin{array}{ll}
0 & \mbox{if } \sum_j w_j x_j \leq \mbox{ threshold} \\
1 & \mbox{if } \sum_j w_j x_j > \mbox{ threshold}
\end{array} \right.
\tag{1}\end{eqnarray}
<!--
That's all there is to how a perceptron works!</p><p>That's the basic mathematical model. A way you can think about the
perceptron is that it's a device that makes decisions by weighing up
evidence. Let me give an example. It's not a very realistic example,
but it's easy to understand, and we'll soon get to more realistic
examples. Suppose the weekend is coming up, and you've heard that
there's going to be a cheese festival in your city. You like cheese,
and are trying to decide whether or not to go to the festival. You
might make your decision by weighing up three factors:
-->
パーセプトロンを動かすルールは、たったこれだけです！
</p><p>
まずは基礎的となる数学モデルをご紹介しましたが、直感的にいえば、パーセプトロンとは、
複数の情報に、重みをつけながら決定をくだす機械だと言えます。例を出しましょう。
今から出すのは簡単な例ですが、あまり現実的な例ではありません。すぐに、もっと現実的な例が出てきます。
</p><p>
週末が近づいているとしましょう。週末には、あなたの住んでいる街で「チーズ祭り」が催されるそうです。あなたはチーズが好物で、チーズ祭りに行くかどうか決めようとしています。あなたの判断に影響を及ぼしそうなファクターは、三つあります。
<!--
<ol>
<li> Is the weather good?
<li> Does your boyfriend or girlfriend want to accompany you?
<li> Is the festival near public transit? (You don't own a car).
</ol>
-->
<ol>
<li> 天気はいいか？
<li> あなたの恋人も一緒に行きたがっているか？
<li> 祭りの会場は駅から近いか？（あなたは自家用車を持っていません。）
</ol>
<!--
We can represent these three factors by corresponding binary variables
$x_1, x_2$, and $x_3$. For instance, we'd have $x_1 = 1$ if the
weather is good, and $x_1 = 0$ if the weather is bad. Similarly, $x_2
= 1$ if your boyfriend or girlfriend wants to go, and $x_2 = 0$ if
not. And similarly again for $x_3$ and public transit.
-->
これらの三つのファクターは、対応する二進数値$x_1, x_2$ $x_3$で表現することができます。
例えば、天気が良いなら$x_1 = 1$、天気が悪いなら$x_1 = 0$と決めましょう。
同じく、$x_2 = 1$ならあなたの恋人は行きたがっており、$x_2 = 0$ならそうではありません。
$x_3$と駅も同様です。
</p><p>
<!--
Now, suppose you absolutely adore cheese, so much so that you're happy
to go to the festival even if your boyfriend or girlfriend is
uninterested and the festival is hard to get to. But perhaps you
really loathe bad weather, and there's no way you'd go to the festival
if the weather is bad. You can use perceptrons to model this kind of
decision-making. One way to do this is to choose a weight $w_1 = 6$
for the weather, and $w_2 = 2$ and $w_3 = 2$ for the other conditions.
The larger value of $w_1$ indicates that the weather matters a lot to
you, much more than whether your boyfriend or girlfriend joins you, or
the nearness of public transit. Finally, suppose you choose a
threshold of $5$ for the perceptron. With these choices, the
perceptron implements the desired decision-making model, outputting
$1$ whenever the weather is good, and $0$ whenever the weather is bad.
It makes no difference to the output whether your boyfriend or
girlfriend wants to go, or whether public transit is nearby.
-->
さて、あなたはチーズが大好物で、あなたの大切な人が何と言おうが、会場が駅から遠かろうが、喜んでチーズ祭りに行くつもりだとしましょう。
いっぽう、あなたは雨が何より苦手で、もし天気が悪かったら絶対に行くつもりはありません。
パーセプトロンは、このような意思決定を表現することができます。一つの方法は、
天気の条件の重みを $w_1 = 6$、他の重みを $w_2 = 2$ と $w_3 = 2$ にすることです。
$w_1$の値が大きいことは、あなたにとって天気がとても重要であること---恋人の意思や駅からの距離よりもずっとずっと重要であることを表しています。
最後に、パーセプトロンの閾値を $5$ に設定します。
以上のパラメータ設定により、パーセプトロンであなたの意思決定モデルを実装できました。このパーセプトロンは、天気が良ければ必ず$1$を出力し、天気が悪ければ必ず$0$を出力します。あなたの恋人の意思や、駅からの距離によって結論が変わることはありません。
</p><p>
<!--
By varying the weights and the threshold, we can get different models
of decision-making. For example, suppose we instead chose a threshold
of $3$. Then the perceptron would decide that you should go to the
festival whenever the weather was good <em>or</em> when both the
festival was near public transit <em>and</em> your boyfriend or
girlfriend was willing to join you. In other words, it'd be a
different model of decision-making. Dropping the threshold means
you're more willing to go to the festival.
-->
重みと閾値とを変化させることで、様々に異なった意思決定モデルを得ることができます。
たとえば、閾値を$5$から$3$に変えましょうか。
すると、パーセプトロンが「祭りにいくべき」と判断する条件は
「天気が良い」<em>または</em>「会場が駅から近く、<em>かつ</em>あなたの恋人が一緒に行きたがっている」となります。つまり、意思決定モデルが変化したのです。
閾値を下げることは、あなたが祭りに行きたがっていることを意味します。
</p><p>
<!--
Obviously, the perceptron isn't a complete model of human
decision-making! But what the example illustrates is how a perceptron
can weigh up different kinds of evidence in order to make decisions.
And it should seem plausible that a complex network of perceptrons
could make quite subtle decisions:
-->
もちろん、パーセプトロンは人間の意思決定モデルの完全なモデルというわけではありません！
とはいえ、パーセプトロンは異なる種類の情報を考慮し、重みをつけたうえで判断を下す能力があることを、先ほどの例は示しています。となれば、パーセプトロンを複雑に組み合わせたネットワークなら、かなり微妙な判断も扱えそうです：
<center>
<img src="images/tikz1.png"/>
</center>
<!--
In this network, the first column of perceptrons - what we'll call
the first <em>layer</em> of perceptrons - is making three very simple
decisions, by weighing the input evidence. What about the perceptrons
in the second layer? Each of those perceptrons is making a decision
by weighing up the results from the first layer of decision-making.
In this way a perceptron in the second layer can make a decision at a
more complex and more abstract level than perceptrons in the first
layer. And even more complex decisions can be made by the perceptron
in the third layer. In this way, a many-layer network of perceptrons
can engage in sophisticated decision making.
-->
上図のネットワークでは、まず一列目の三つのパーセプトロン - 第一層のパーセプトロンと呼ぶことにしましょう - が、入力情報に重みをつけて、とても単純な判断を行っています。それでは、第二層のパーセプトロンは何をしているのでしょう？これらのパーセプトロンは、第一層のパーセプトロンの下した判断に重みをつけることで、判断を下しています。これら第二層のパーセプトロンは、第一層のパーセプトロンよりも複雑で、抽象的な判断を下しているといえそうです。第三層のパーセプトロンは、さらに複雑な判断を行っています。このように、多層のニューラルネットワークは高度な意思決定を行うことができるのです。
</p><p>
<!--
Incidentally, when I defined perceptrons I said that a perceptron has
just a single output. In the network above the perceptrons look like
they have multiple outputs. In fact, they're still single output.
The multiple output arrows are merely a useful way of indicating that
the output from a perceptron is being used as the input to several
other perceptrons. It's less unwieldy than drawing a single output
line which then splits.
-->
先ほどパーセプトロンを定義した時には、パーセプトロンは出力をひとつしか持たないと言いました。ところが上図のネットワークの中のパーセプトロンは、複数の出力を持つように描かれていますね。でも、あくまでもパーセプトロンの出力はひとつなんです。出力の矢印が複数あるのは、ただ、あるパーセプトロンの出力が複数のパーセプトロンへの入力として使われることを示しているにすぎません。こうすれば、一つの出力矢印を描いてから分岐させるよりも、若干見やすくなりますからね。
</p><p>
<!--
Let's simplify the way we describe perceptrons. The condition $\sum_j
w_j x_j > \mbox{threshold}$ is cumbersome, and we can make two
notational changes to simplify it.
The first change is to write
$\sum_j w_j x_j$ as a dot product, $w \cdot x \equiv \sum_j w_j x_j$,
where $w$ and $x$ are vectors whose components are the weights and
inputs, respectively. The second change is to move the threshold to
the other side of the inequality, and to replace it by what's known as
the perceptron's <em>bias</em>, $b \equiv
-\mbox{threshold}$. Using the bias instead of the threshold, the
perceptron rule can be
rewritten:
-->
パーセプトロンの記法をもっと簡潔にしましょう。
パーセプトロンが$1$を出力する条件式、$\sum_j w_j x_j > \mbox{threshold}$ は何だか煩雑です。そこで、これをもっと簡単に書ける記法を導入することにします。
まず、$\sum_j w_j x_j$ という和は内積を使って、$w \cdot x \equiv \sum_j w_j x_j$と書くことにします。ここで、$w$と$x$はそれぞれ重みと入力を要素にもつベクトルです。
次に、閾値を不等式の左辺に移項し、パーセプトロンの<em>バイアス</em> $b \equiv-\mbox{threshold}$と呼ばれる量に置き換えます。閾値の代わりにバイアスを使うと、パーセプトロンのルールはこのように書き換えられます：
<a class="displaced_anchor" name="eqtn2"></a>\begin{eqnarray}
\mbox{output} = \left\{
\begin{array}{ll}
0 & \mbox{if } w\cdot x + b \leq 0 \\
1 & \mbox{if } w\cdot x + b > 0
\end{array}
\right.
\tag{2}\end{eqnarray}
<!--
You can think of the bias as a measure of how easy it is to get the
perceptron to output a $1$. Or to put it in more biological terms,
the bias is a measure of how easy it is to get the perceptron to
<em>fire</em>. For a perceptron with a really big bias, it's extremely
easy for the perceptron to output a $1$. But if the bias is very
negative, then it's difficult for the perceptron to output a $1$.
Obviously, introducing the bias is only a small change in how we
describe perceptrons, but we'll see later that it leads to further
notational simplifications. Because of this, in the remainder of the
book we won't use the threshold, we'll always use the bias.
-->
バイアスは、パーセプトロンが$1$を出力する傾向の高さを表す量だとみなすことができます。
あるいは、生物学の例えを使えば、バイアスとは、パーセプトロンというニューロンが<em>発火</em>
する傾向の高さを表すといえます。もし、あるパーセプトロンのバイアスがとても大きければ、
パーセプトロンが$1$を出力するのはとても簡単なことでしょう。逆に、パーセプトロンのバイアスが負の数なら、$1$を出力させるのは骨が折れそうです。
見てのとおり、閾値の代わりにバイアスを使うのは、パーセプトロンの表記をほんの少し変更するにすぎません。しかし、バイアスを使ったほうがもっとシンプルになる場合がのちほど出てきます。
というわけで、この本では今後、閾値ではなくバイアスを使うことにします。
</p><p>
<!--
I've described perceptrons as a method for weighing evidence to make
decisions. Another way perceptrons can be used is to compute the
elementary logical functions we usually think of as underlying
computation, functions such as <CODE>AND</CODE>, <CODE>OR</CODE>, and
<CODE>NAND</CODE>. For example, suppose we have a perceptron with two
inputs, each with weight $-2$, and an overall bias of $3$. Here's our
perceptron:
-->
ここまでの解説では、パーセプトロンを入力情報に重みをつけて判断を行う手続きとして用いてきました。パーセプトロンには他の用途もあります。それは、論理関数を計算することです。
あらゆる計算は、<CODE>AND</CODE>、<CODE>OR</CODE>、そして<CODE>NAND</CODE>といった基本的な論理関数から構成されている、とみなすことができます。パーセプトロンは、こういった論理関数を表現できるのです。例えば、二つの入力をとり、どちらも重みが$-2$で、全体のバイアスが$3$であるようなパーセプトロンを考えてみましょう。図にすると、こうなります：
<center>
<img src="images/tikz2.png"/>
</center>
<!--
Then we see that input $00$ produces output $1$, since
$(-2)*0+(-2)*0+3 = 3$ is positive. Here, I've introduced the $*$
symbol to make the multiplications explicit. Similar calculations
show that the inputs $01$ and $10$ produce output $1$. But the input
$11$ produces output $0$, since $(-2)*1+(-2)*1+3 = -1$ is negative.
And so our perceptron implements a <CODE>NAND</CODE>
gate!
-->
このパーセプトロンは、$00$ を入力されると $1$ を出力することがわかります。
なぜなら、$(-2)*0+(-2)*0+3 = 3$ は正の数だからです。
（紛らわしくないように、掛け算を記号 $*$ で表しました。）
同じように計算すると、このパーセプトロンは $01$ や $10$ を入力してもやっぱり$1$ を出力することがわかります。ところが、$11$ を入力した場合だけは $0$ が出力されます。
なぜなら $(-2)*1+(-2)*1+3 = -1$ は正の数ではないからです。
ということは、このパーセプトロンは<CODE>NAND</CODE>ゲートを実装していることになります！
</p><p>
<a name="universality"></a>
</p><p>
<!--
The <CODE>NAND</CODE> example shows that we can use perceptrons to
compute simple logical functions. In fact, we can use networks of
perceptrons to compute <em>any</em> logical function at all. The
reason is that the <CODE>NAND</CODE> gate is universal for
computation, that is, we can build any computation up out of
<CODE>NAND</CODE> gates. For example, we can use <CODE>NAND</CODE>
gates to build a circuit which adds two bits, $x_1$ and $x_2$. This
requires computing the bitwise sum, $x_1 \oplus x_2$, as well as a
carry bit which is set to $1$ when both $x_1$ and $x_2$ are $1$, i.e.,
the carry bit is just the bitwise product $x_1 x_2$:
-->
<CODE>NAND</CODE> ゲートの例から、パーセプトロンが単純な論理関数を計算できることが分かります。それどころか、パーセプトロンのネットワークさえあれば<em>任意の</em>論理関数を計算できることまで分かるのです。なぜなら <CODE>NAND</CODE> ゲートは論理計算において万能だからです。万能だ、とは、 <CODE>NAND</CODE> ゲートさえあればどんな計算でも構成できる、という意味です。たとえば、 <CODE>NAND</CODE> ゲートを使って1ビットの二進数どうしを加算する回路を作ることができます。
入力の二進数を $x_1$ と $x_2$ としましょう。これらの和を表現するには二進数で二桁が必要です。一桁目は入力の排他的論理和 $x_1 \oplus x_2$ になります。二桁目は $x_1$ と $x_2$ がともに $1$の場合だけ $1$ になる繰り上がりビットです。繰り上がりビットは、ただの論理積 $x_1$ <CODE>AND</CODE> $x_2$ である、ともいえます。
<center>
<img src="images/tikz3.png"/>
</center>
<!--
To get an equivalent network of perceptrons we replace all the
<CODE>NAND</CODE> gates by perceptrons with two inputs, each with weight
$-2$, and an overall bias of $3$. Here's the resulting network. Note
that I've moved the perceptron corresponding to the bottom right
<CODE>NAND</CODE> gate a little, just to make it easier to draw the arrows
on the diagram:-->
この論理回路と等価なパーセプトロンを得るには、回路内の
<CODE>NAND</CODE>ゲートをすべて、重み
$-2$の入力を二つ持ち、バイアスが$3$であるパーセプトロンに置き換えます。
この置き換えを施すと、以下のようなネットワークができます。
ただし、右下にあった<CODE>NAND</CODE>ゲートに対応するパーセプトロンだけは、矢印が見やすいように少し動かしてあります：
<center>
<img src="images/tikz4.png"/>
</center>
<!--
One notable aspect of this network of perceptrons is that the output
from the leftmost perceptron is used twice as input to the bottommost
perceptron. When I defined the perceptron model I didn't say whether
this kind of double-output-to-the-same-place was allowed. Actually,
it doesn't much matter. If we don't want to allow this kind of thing,
then it's possible to simply merge the two lines, into a single
connection with a weight of -4 instead of two connections with -2
weights. (If you don't find this obvious, you should stop and prove
to yourself that this is equivalent.) With that change, the network
looks as follows, with all unmarked weights equal to -2, all biases
equal to 3, and a single weight of -4, as marked: -->
このニューラルネットワークの中でひとつ注目すべき点は、一番左のパーセプトロンからの出力が一番下のパーセプトロンの入力として二度使われている点です。
パーセプトロンの定義を与えたとき、このような、同じ箇所に同一の出力が二回入力される場合が許されるのか否かについては言及しませんでした。
実のところ、このような重複入力を許すかどうかは問題になりません。
仮に、重複入力を許さないことにしたとしても、二つの入力をくっつけて、
重みが-2である入力をふたつ用いるかわりに、
重みが-4の入力をひとつ使えばいいのです。
（もし、あなたがこれを自明に思えないなら、ここで立ち止まって、等価性を自分で証明してみるべきです。）
この変更によって、ニューラルネットワークは以下のようになります。ここで、重みが書いてない矢印の重みはすべて-2で、すべてのバイアスは3で、ひとつだけ重みが書いてある矢印の重みは-4です。
<center>
<img src="images/tikz5.png"/>
</center>
<!--
Up to now I've been drawing inputs like $x_1$ and $x_2$ as variables
floating to the left of the network of perceptrons. In fact, it's
conventional to draw an extra layer of perceptrons - the <em>input
layer</em> - to encode the inputs:
-->
ここまで、$x_1$ や $x_2$ といった入力はパーセプトロンネットワークの左に浮いている変数として描いてきました。実は、入力を表現するには、<em>入力層</em>と呼ばれる追加の層を設けるやり方が標準的です。
<center>
<img src="images/tikz6.png"/>
</center>
<!--
This notation for input perceptrons, in which we have an output, but
no inputs,-->
このような、入力がなく、出力がひとつしかない記法は、
<center>
<img src="images/tikz7.png"/>
</center>
<!--is a shorthand.-->
<!--
It doesn't actually mean a perceptron with no inputs.
To see this, suppose we did have a perceptron with no inputs. Then
the weighted sum $\sum_j w_j x_j$ would always be zero, and so the
perceptron would output $1$ if $b > 0$, and $0$ if $b \leq 0$. That
is, the perceptron would simply output a fixed value, not the desired
valued ($x_1$, in the example above). It's better to think of the
input perceptrons as not really being perceptrons at all, but rather
special units which are simply defined to output the desired values,
$x_1, x_2,\ldots$.
--->
入力パーセプトロンを表す省略記法です。本気で入力をもたないパーセプトロンを意味しているわけではありません。このことを見るには、入力をもたないパーセプトロンが本当にあったとしましょう。すると、重み付き和$\sum_j w_j x_j$
は常に0ですから、そのようなパーセプトロンは
$b > 0$であれば常時1を、
$b \leq 0$であれば常時0を出力することになります。
つまり、そのようなパーセプトロンは単に定数を出力するだけで、望みの値
(上図の例では$x_1$)を出力するものではないことがわかります。
入力パーセプトロンは、実際まったくパーセプトロンではなく、望みの値$x_1, x_2,\ldots$を出力するよう定義された特殊ユニットであると考えたほうがよいのです。
</p><p>
<!--
The adder example demonstrates how a network of perceptrons can be
used to simulate a circuit containing many <CODE>NAND</CODE> gates. And
because <CODE>NAND</CODE> gates are universal for computation, it follows
that perceptrons are also universal for computation.
-->
加算機の例は、パーセプトロンのネットワークが<CODE>NAND</CODE>ゲートを多数含む回路をシミュレートすることに使える、ということの実例でした。
そして、<CODE>NAND</CODE>ゲートの万能性（それさえあればどんな関数でも計算できるという性質）から、パーセプトロンもまた万能である、ということが導けます。
</p><p>
<!--
The computational universality of perceptrons is simultaneously
reassuring and disappointing. It's reassuring because it tells us
that networks of perceptrons can be as powerful as any other computing
device. But it's also disappointing, because it makes it seem as
though perceptrons are merely a new type of <CODE>NAND</CODE> gate.
That's hardly big news!
-->
パーセプトロンが計算論的万能性を持つということは、心強いと同時に残念な事実です。
心強い、というのは、パーセプトロンが他のどの計算装置にも負けない強力さを持つことを、この事実は教えてくれるからです。残念だ、というのは、パーセプトロンは<CODE>NAND</CODE>ゲートの亜種、四角い車輪の再発明に過ぎない、と感じられるからです。これでは、とても大したニュースとはいえません！
</p><p>
<!--
However, the situation is better than this view suggests. It turns
out that we can devise <em>learning
algorithms</em> which can
automatically tune the weights and biases of a network of artificial
neurons. This tuning happens in response to external stimuli, without
direct intervention by a programmer. These learning algorithms enable
us to use artificial neurons in a way which is radically different to
conventional logic gates. Instead of explicitly laying out a circuit
of <CODE>NAND</CODE> and other gates, our neural networks can simply learn
to solve problems, sometimes problems where it would be extremely
difficult to directly design a conventional circuit.
-->
ところが、現実はそれほど残念ではないのです。なぜなら我々は、ニューラルネットワークの重みとバイアスを自動的に最適化するような、<em>学習アルゴリズム</em>を開発することができるからです。
この最適化は、プログラマの直接介入なしに、外部刺激に反応して勝手に起こるものです。
これらの学習アルゴリズムのおかげで、人工ニューロンは、従来の論理ゲートとは全く異なった使い方ができます。<CODE>NAND</CODE>ゲートや他の種類の論理ゲートはすべて手動で配線してやる必要があったのに対し、ニューラルネットワークは問題の解き方を自発的に学習してくれます。ときには、従来型の回路を設計するのが非常に難しいような問題に対してさえも。
</p><p>
<!--<h3><a name="sigmoid_neurons"></a><a href="#sigmoid_neurons">Sigmoid neurons</a></h3>-->
<h3><a name="sigmoid_neurons"></a><a href="#sigmoid_neurons">シグモイドニューロン</a></h3>
</p><p>
<!--
Learning algorithms sound terrific. But how can we devise such
algorithms for a neural network? Suppose we have a network of
perceptrons that we'd like to use to learn to solve some problem. For
example, the inputs to the network might be the raw pixel data from a
scanned, handwritten image of a digit. And we'd like the network to
learn weights and biases so that the output from the network correctly
classifies the digit. To see how learning might work, suppose we make
a small change in some weight (or bias) in the network. What we'd
like is for this small change in weight to cause only a small
corresponding change in the output from the network. As we'll see in
a moment, this property will make learning possible. Schematically,
here's what we want (obviously this network is too simple to do
handwriting recognition!):
-->
学習アルゴリズムとは大変すばらしい。でも、ニューラルネットワークに対してそのようなアルゴリズムをどう設計すればいいのでしょう？
かりに、私たちがある種の問題をパーセプトロンのネットワークを使って解こうとしている、としましょう。例えば、入力は手書き文字のスキャン画像の生ピクセルデータである、とか。そして、ニューラルネットワークには、数字を正しく分類できるよう、重みとバイアスを学習してほしいわけです。学習がどのように働くのか知るために、ネットワークの中のいくつかの重みやバイアスを少しだけ変更するとしましょう。私たちとしては、このような小さな変更に対応する、ニューラルネットワークからの出力の変化もまた小さなものであってほしいわけです。まもなく出てきますが、この性質こそが学習を可能にするのです。図示すれば、こんな感じです（もちろん、図のニューラルネットワークは手書き文字認識をするには小規模すぎます！）
</p><p><center>
<img src="images/tikz8.png"/>
</center></p><p>
<!--
If it were true that a small change in a weight (or bias) causes only
a small change in output, then we could use this fact to modify the
weights and biases to get our network to behave more in the manner we
want. For example, suppose the network was mistakenly classifying an
image as an "8" when it should be a "9". We could figure out how
to make a small change in the weights and biases so the network gets a
little closer to classifying the image as a "9". And then we'd
repeat this, changing the weights and biases over and over to produce
better and better output. The network would be learning.
-->
もし、重みやバイアスを微小に変化させた場合の出力の変化もまた微小である、という性質が本当に成り立っていれば、その性質をつかって、ニューラルネットワークがより自分の思ったとおりの挙動を示すように重みとバイアスを修正できます。たとえば、ニューラルネットワークがある「9」であるべき手書き文字を、間違って「8」に分類したとします。私たちは重みやバイアスに小さな変化を与えて、どうすればこのニューラルネットワークがこの画像を正しく「9」と分類する方向に近づくか探ることができます。この過程を繰り返し、重みとバイアスを変化させ続ければ、生成される結果は次第に改善されてゆくでしょう。ニューラルネットワークはこうして学習するのです。
</p><p>
<!--
The problem is that this isn't what happens when our network contains
perceptrons. In fact, a small change in the weights or bias of any
single perceptron in the network can sometimes cause the output of
that perceptron to completely flip, say from $0$ to $1$. That flip
may then cause the behaviour of the rest of the network to completely
change in some very complicated way. So while your "9" might now be
classified correctly, the behaviour of the network on all the other
images is likely to have completely changed in some hard-to-control
way. That makes it difficult to see how to gradually modify the
weights and biases so that the network gets closer to the desired
behaviour. Perhaps there's some clever way of getting around this
problem. But it's not immediately obvious how we can get a network of
perceptrons to learn.
-->
問題は、ニューラルネットワークがパーセプトロンで構成されていたとすると、このような学習は起こらない、ということです。実際、ニューラルネットワーク内のパーセプトロンのうち、どれか１つの重みやバイアスを少し変えてやると、そのパーセプトロンの出力は、変化がないか、もしくは$0$から$1$へというようにすっかり反転してしまいます。このように出力が反転すれば、ニューラルネットワーク内の他の部分の挙動も、連動して複雑に変わっていってしまいます。
つまり、先程の手書き文字の「9」を、なんとか正しく数字の「9」に分類させることができたとしても、今度は「9」以外の全ての手書き文字に対するニューラルネットワークの挙動までもが完全に変わってしまい、その変化をコントロールすることは困難となります。
もしかしたら、この問題を回避することのできる何らかの賢い方法があるかもしれませんが、今のところ、パーセプトロンで構成されたニューラルネットワークに上手に学習させる方法は明らかになっていません。
</p><p>
<!--
We can overcome this problem by introducing a new type of artificial
neuron called a <em>sigmoid</em> neuron.
Sigmoid neurons are similar to perceptrons, but modified so that small
changes in their weights and bias cause only a small change in their
output. That's the crucial fact which will allow a network of sigmoid
neurons to learn.
-->
この問題は、<em>シグモイド</em>ニューロンと呼ばれる、新しいタイプの人工ニューロンを導入することによって克服することができます。
シグモイドニューロンはパーセプトロンと似ていますが、シグモイドニューロンの重みやバイアスに微小な変化を与えたとき、それに応じて生じる出力の変化も微小なものに留まるように調整されています。このことは、シグモイドニューロンで構成されているニューラルネットワークの学習を可能にする、決定的な違いとなります。
</p><p>
<!--
Okay, let me describe the sigmoid neuron. We'll depict sigmoid
neurons in the same way we depicted perceptrons:
-->
よし、それではシグモイドニューロンをご説明しましょう。シグモイドニューロンは、パーセプトロンと同じような見た目で描くことにします：
<center>
<img src="images/tikz9.png"/>
</center>
<!--
Just like a perceptron, the sigmoid neuron has inputs, $x_1, x_2,
\ldots$. But instead of being just $0$ or $1$, these inputs can also
take on any values <em>between</em> $0$ and $1$. So, for instance,
$0.638\ldots$ is a valid input for a sigmoid neuron. Also just like a
perceptron, the sigmoid neuron has weights for each input, $w_1, w_2,
\ldots$, and an overall bias, $b$. But the output is not $0$ or $1$.
Instead, it's $\sigma(w \cdot x+b)$, where $\sigma$ is called the
<em>sigmoid function</em>*<span class="marginnote">
*Incidentally, $\sigma$ is sometimes
called the <em>logistic
function</em>, and this
new class of neurons called <em>logistic
neurons</em>. It's useful
to remember this terminology, since these terms are used by many
people working with neural nets. However, we'll stick with the
sigmoid terminology.</span>, and is defined
by:
-->
ちょうどパーセプトロンがそうであるように、シグモイドニューロンは$x_1, x_2,\ldots$といった入力を取ります。しかし、これらの入力値は、単に$0$や$1$だけではなく、$0$から$1$<em>の間</em>のあらゆる値をとることができます。そのため、たとえば、$0.638\ldots$といった値も、シグモイドニューロンにとっては有効な入力値となります。
パーセプトロンがそうであるように、シグモイドニューロンはそれぞれの入力に対して、重み($w_1, w_2,\ldots$)を持ち、またニューロン全体に対するバイアスと呼ばれる値($b$)を持っています。しかし、出力は、$0$や$1$だけではありません。
代わりに、出力としては$\sigma(w \cdot x+b)$という値をとります。$\sigma$は<em>シグモイド関数</em>*<span class="marginnote">
*たまに、 $\sigma$ を
<em>ロジスティック関数</em>と呼び、この新しいニューロンを
<em>ロジスティック・ニューロン</em>と呼ぶことがあります。
こちらの用語を使うニューラルネット研究者も大勢いますので、
この用語を覚えておくと便利です。
とはいえ、私たちは一貫してシグモイド関数という用語の方を使うことにします。</span>
と呼ばれており、次の式で定義されます：
<a class="displaced_anchor" name="eqtn3"></a>\begin{eqnarray}
\sigma(z) \equiv \frac{1}{1+e^{-z}}.
\tag{3}\end{eqnarray}
<!--
To put it all a little more explicitly, the output of a sigmoid neuron
with inputs $x_1,x_2,\ldots$, weights $w_1,w_2,\ldots$, and bias $b$ is
-->
より明確に表現すると、シグモイドニューロンの出力は、入力が$x_1,x_2,\ldots$で、重みが$w_1,w_2,\ldots$で、そしてバイアスが$b$のとき、次の形を取ります。
<a class="displaced_anchor" name="eqtn4"></a>\begin{eqnarray}
\frac{1}{1+\exp(-\sum_j w_j x_j-b)}.
\tag{4}\end{eqnarray}</p><p>
<!--
At first sight, sigmoid neurons appear very different to perceptrons.
The algebraic form of the sigmoid function may seem opaque and
forbidding if you're not already familiar with it. In fact, there are
many similarities between perceptrons and sigmoid neurons, and the
algebraic form of the sigmoid function turns out to be more of a
technical detail than a true barrier to understanding.
-->
一見すると、シグモイドニューロンはパーセプトロンとは大きく異なるように見えます。シグモイド関数の数式は、こういった表現方法に慣れていない人にとっては、理解困難で近づき難く感じられるかもしれません。
しかし実は、パーセプトロンとシグモイドニューロンには多くの共通点があり、シグモイド関数が代数形式で表現されていることは、真の理解の妨げになるどころか、技術的な細部を伝えてくれるものとなるでしょう。
</p>
<!--To understand the similarity to the perceptron model, suppose $z
\equiv w \cdot x + b$ is a large positive number. Then $e^{-z}
\approx 0$ and so $\sigma(z) \approx 1$. In other words, when $z = w
\cdot x+b$ is large and positive, the output from the sigmoid neuron
is approximately $1$, just as it would have been for a perceptron.
Suppose on the other hand that $z = w \cdot x+b$ is very negative.
Then $e^{-z} \rightarrow \infty$, and $\sigma(z) \approx 0$. So when
$z = w \cdot x +b$ is very negative, the behaviour of a sigmoid neuron
also closely approximates a perceptron. It's only when $w \cdot x+b$
is of modest size that there's much deviation from the perceptron
model.</p>
<p>What about the algebraic form of $\sigma$? How can we understand
that? In fact, the exact form of $\sigma$ isn't so important - what
really matters is the shape of the function when plotted. Here's the
shape:</p>
<p>-->
パーセプトロンとの共通点を理解するために、$z \equiv w \cdot x + b$を大きな正の数としてみましょう。
このとき、$e^{-z} \approx 0$、つまり$\sigma(z) \approx 1$となります。
言い換えると、$z = w \cdot x+b$を大きな数であるとき、シグモイドニューロンの出力はほぼ$1$となり、パーセプトロンと同じになります。
逆に、$z = w \cdot x+b$は大きな負の数とします。そのとき$e^{-z} \rightarrow \infty$であり、$\sigma(z) \approx 0$になります。
つまり、$z = w \cdot x +b$が大きな負の数となるときも、シグモイドニューロンはパーセプトロンとほぼ同じ動きをします。
ただし、$w \cdot x+b$がそこまで大きな数でない場合はパーセプトロンと同じにはなりません。
</p>
<p>
$\sigma$についてですが、 代数的視点から私達はこれをどう理解すればいいのでしょうか？
実は、$\sigma$がなんであるかはそこまで重要ではありません。重要なのはどういう形のグラフになるかです。これがそのグラフの形です。
</p>
<div id="sigmoid_graph"><a name="sigmoid_graph"></a></div>
<script src="http://d3js.org/d3.v3.min.js"></script>
<script>
function s(x) {return 1/(1+Math.exp(-x));}
var m = [40, 120, 50, 120];
var height = 290 - m[0] - m[2];
var width = 600 - m[1] - m[3];
var xmin = -5;
var xmax = 5;
var sample = 400;
var x1 = d3.scale.linear().domain([0, sample]).range([xmin, xmax]);
var data = d3.range(sample).map(function(d){ return {
x: x1(d),
y: s(x1(d))};
});
var x = d3.scale.linear().domain([xmin, xmax]).range([0, width]);
var y = d3.scale.linear()
.domain([0, 1])
.range([height, 0]);
var line = d3.svg.line()
.x(function(d) { return x(d.x); })
.y(function(d) { return y(d.y); })
var graph = d3.select("#sigmoid_graph")
.append("svg")
.attr("width", width + m[1] + m[3])
.attr("height", height + m[0] + m[2])
.append("g")
.attr("transform", "translate(" + m[3] + "," + m[0] + ")");
var xAxis = d3.svg.axis()
.scale(x)
.tickValues(d3.range(-4, 5, 1))
.orient("bottom")
graph.append("g")
.attr("class", "x axis")
.attr("transform", "translate(0, " + height + ")")
.call(xAxis);
var yAxis = d3.svg.axis()
.scale(y)
.tickValues(d3.range(0, 1.01, 0.2))
.orient("left")
.ticks(5)
graph.append("g")
.attr("class", "y axis")
.call(yAxis);
graph.append("path").attr("d", line(data));
graph.append("text")
.attr("class", "x label")
.attr("text-anchor", "end")
.attr("x", width/2)
.attr("y", height+35)
.text("z");
graph.append("text")
.attr("x", (width / 2))
.attr("y", -10)
.attr("text-anchor", "middle")
.style("font-size", "16px")
.text("シグモイド関数");
</script>
</p>
<!--
<p>This shape is a smoothed out version of a step function:</p>
-->
<p>このグラフはステップ関数のなめらか版です:</p>
<p>
<div id="step_graph"></div>
<script>
function s(x) {return x < 0 ? 0 : 1;}
var m = [40, 120, 50, 120];
var height = 290 - m[0] - m[2];
var width = 600 - m[1] - m[3];
var xmin = -5;
var xmax = 5;
var sample = 400;
var x1 = d3.scale.linear().domain([0, sample]).range([xmin, xmax]);