3層パーセプトロン

2層を3層に拡張してANDを学習させてみたのだけど、全然収束しなかった。どこかにミスがあるはずだが、今のところわからない。それよりも、「パーセプトロン」の意味が本によって違うように感じる。入力層、出力層の間に隠れ層が入ったものは、3層パーセプトロンということが多い（2層と書いてある本もある）が、これは、誤差逆伝播法と同じ意味なのか。

最初に提案されたパーセプトロンは2層で、その後誤差逆伝播法を用いて改良されたのが3層（またはそれ以上）パーセプトロンと思っているのだが、なんだか、混乱してきたのでもう一度整理してみる。あと、出力関数のモデルがいろいろあるが、違いがわからない。また、層を増やすとどう影響するのかもわからない。