概要
多層パーセプトロン（Multilayer Perceptron, MLP）は、人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Network, ANN）の一種です。パーセプトロンは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の動作をモデル化した数学的モデルであり、MLPはこのパーセプトロンを複数層に組み合わせたネットワークです。
MLPは、入力層、中間層（隠れ層）、出力層から構成されています。各層は、複数のニューロン（ノード）から成り立っており、それぞれのニューロンは前の層からの入力を受け取り、それに重みを掛けた後、活性化関数に入力として渡します。中間層と出力層の間には、複数の中間層が存在することもあります。
MLPの学習は、訓練データを使用して行われます。一連の入力データに対して、MLPは予測を行い、その予測と正解の間の誤差を計算します。誤差を最小化するために、バックプロパゲーションと呼ばれる手法が使用されます。バックプロパゲーションでは、誤差を逆伝播させて各層の重みを調整し、モデルを訓練します。
MLPは、非線形な関数近似や分類、回帰などのタスクに広く使用されています。また、異なる種類の層や活性化関数を使用することで、より複雑なモデルを構築することも可能です。ただし、MLPは層の数やノードの数、活性化関数の選択など、適切なハイパーパラメータの設定が重要であり、設定によっては過学習や勾配消失の問題が発生することもあります。
コード例
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# ダミーデータの生成
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, random_state=42)
# データセットの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# MLPのモデルの定義と訓練
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000, random_state=42)
mlp.fit(X_train, y_train)
# テストデータの予測
predictions = mlp.predict(X_test)
# 結果の評価
accuracy = mlp.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
この例では、make_classification関数を使用してダミーデータを生成し、train_test_split関数でデータをトレーニングセットとテストセットに分割しています。次に、MLPClassifierクラスを使用してMLPモデルを定義し、fitメソッドを呼び出してモデルを訓練します。最後に、テストデータを予測し、scoreメソッドを使用して結果を評価しています。
上記のコードでは、中間層に2つの層を持つMLPを使用しています。hidden_layer_sizesパラメータで中間層のノード数を指定します。max_iterパラメータは、訓練の反復回数を指定します。
実際のデータセットやタスクに応じて、ハイパーパラメータやデータの前処理などを適切に調整する必要があります。また、Scikit-learn以外のライブラリやフレームワークを使用する場合、コードは異なる可能性があります。