マルチレイヤ・ネット〔11〕

ネットワークの構成要素である一つのニューロンのユニットを図１に示す。他ユニットからの入力の加重和により、ユニットiの活性値x_iが定まる。この活性値がシグモイド（sigmoid）形出力関数gにより変換され、ユニットiの出力値y_iが得られる。

シグモイド形関数の中でも、図２に示すロジスティック関数

を用いることが多い、この入出力関係を定式化すると、

x_i＝∑w_ijy_i＋θ_i

_i＝g(x_i)

となる。

ただし、w_ijはユニットjからユニットiへの結合荷重、θ_iはユニットiのバイアス値である。

このようなユニットから構成された多層のネットワーク構造をマルチレイヤと呼ぶ。図３は、3層ネットワークの基本構造を示している。