【図解あり】ニューラルネットワークとディープラーニングをわかりやすく解説!

【図解あり】ニューラルネットワークとディープラーニングをわかりやすく解説!

近年、様々な分野で人工知能の活用が進められていますが、それとともにディープラーニングという技術が注目を浴びています。

この記事では、ディープラーニングの基礎であるニューラルネットワークについて解説します。AIや機械学習、ディープラーニングとニューラルネットワークは以下のような関係にあります。

ディープラーニングはニューラルネットワークの技術の延長上にあるため、その理解にはニューラルネットワークそのものの理解が欠かせません。

▼AIや人工知能などについてはこちらの記事をご参照ください。

【図解あり】人工知能(AI)と機械学習(ML)とディープラーニング(DL)って何が違うの?

ニューラルネットワークとパーセプトロン

ニューラルネットワークとは、脳内の神経細胞(ニューロン)のネットワーク構造を模した数学モデルです。以下の図は私たちの脳内にあるニューロンを示しています。ニューロンの端にあるシナプスを経由して、連結している次のニューロンへと信号が伝達されます。

ニューラルネットワークの基礎となるアルゴリズムに「パーセプトロン」があります。人間で言うニューロンの役割を「ノード」、シナプスの役割を「エッジ」と呼び、以下のようなネットワークを構成しています。

パーセプトロンは最終的に0または1を出力しますが、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です。また、重みは入力の重要度を調整する値です。この2つの値が出力結果に影響を与えているため、非常に重要な値と言えます。

上記の図のように、入力層と出力層の2層からなるパーセプトロンを「単純パーセプトロン」、3層以上からなるパーセプトロンを「多層パーセプトロン」と言います。

パーセプトロンがどのように動作しているか理解するには数学の知識が必要になるため、ここでは割愛させていただきます。

ひとつひとつのパーセプトロンは単純な仕組みですが、それを多数組み合わせる事で複雑な計算ができるのが、ニューラルネットワークの大きな特徴です。

ニューラルネットワークを図で示すと、以下のようになります。

ニューラルネットワークはデータを受け取る入力層、学習内容に応じてネットワークの状態を変える隠れ層、データを吐き出す出力層の3つの部分で構成されています。ディープラーニングでは、隠れ層の部分を何層にも重ねてニューロンの数を増やすことで、より精度の高い判断ができるようになります。

ディープラーニングと特徴量

ニューラルネットワークやその他の機械学習を使って何かを学習する際には、どんな変数を入力するか、すなわち、特徴量を何にするかが予測精度に大きく関わっています。従来、特徴量はコンピューターには判断できないため、人間が考えるしかなく、機械学習最大の難関となっていました。

しかし、ディープラーニングでは、多層の隠れ層を経由するうちに、データをもとにコンピューターが自動的に特徴量を作り出します。これまで人間の長年の経験や勘に頼っていた特徴量の抽出をコンピュータが自動的にできることになったことで、機械学習の活躍の場が一気に広がりました。

ディープラーニングの代表的な手法

ディープラーニングにもいくつかの手法があるため、ここでは代表的な2種類について紹介させていただきます。

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

CNNは、主に画像認識処理や自然言語処理で使われており、特に画像認識の分野での実用化は急速に進んでいます。これは、「畳み込み層」や「プーリング層」などのいくつかの特徴的な機能を持った層を積み上げることで構成されています。

再帰型ニューラルネットワーク(RNN)

RNNは、時系列データを扱うことができるニューラルネットワークです。前後の文脈を考慮することができるため、動画分類や自然言語処理、音声認識、さらにはロボットの行動制御などの分野で活用されています。私たちに馴染みのあるgoogle翻訳にもRNNが使われています。

まとめ

いかがでしたでしょうか?ニューラルネットワークとディープラーニングについて、ご理解いただけましたか?

この辺りの話は複雑であり、深く学んでいくと数学の知識が必要不可欠になります。なるべくわかりやすく解説したつもりですが、何かわからないことや疑問があればお気軽にご質問ください。


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