単層パーセプトロン（勾配降下法による学習）
シグモイド出力 a = σ(w1・x + w2・y + b) の誤差 C = Σ(1/2)(t−a)² を小さくするように、重み w1, w2 とバイアス b を勾配降下法で更新します
初期値（リセット時に適用）
初期 w1
初期 w2
初期 b
初期値をランダム生成
学習率 η
z = 0.40x + 1.20y − 1.60
1ステップ実行
5ステップ実行
リセット
自動実行
停止
現在の状態
繰り返し回数
0
w1
0
w2
0
b
0
誤差2乗和 C
0
∂C/∂w1
0
∂C/∂w2
0
∂C/∂b
0
Δw1
0
Δw2
0
Δb
0
データ点 (x, y, 目標値 t)
グラフ上の点をドラッグ、または数値・t を直接編集できます
データを初期値に戻す（OR）
単層パーセプトロンの構造
テスト入力 x=
y=
入力空間と決定境界（● 目標値1／〇 目標値0）
分類結果のグラフ（横軸：No、縦軸：目標値と出力）
誤差2乗和 C の推移（繰り返し回数）
重みとバイアスの推移（繰り返し回数）