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ニューラルネットワークとかディープラーニングって?

機械学習
ニューラルネットワークのイメージ画像

いま,CNNの勉強をしているので、これから備忘録として残していこうと思います。

 

今回は、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まとめようと思います。

 

 

 

1. ニューラルネットワークとは?

 

ニューラルネットワーク(Neural Network, NN)とは,人間の脳の仕組みを模倣したネットワーク構造のこと

 

人間の脳は神経細胞(ニューロン)の巨大なネットワークでできており,下の図のような構造になっているらしい.

 

(https://qiita.com/nishiy-k/items/1e795f92a99422d4ba7b)

 

図の橙色の部分が細胞体部という部分で,ニューロンの本体にあたります.

 

樹状突起はニューロンの入力端子にあたる部分で,シナプスを通して他のニューロンの信号(=情報)を受け取ります.

 

軸索はニューロンの出力端子にあたる部分で,末端は枝分かれになって他のニューロンの樹状突起と結合しています.

この結合部分をシナプスといい,各シナプスごとにニューロンの信号の伝達効率がそれぞれ異なります.

 

ニューラルネットワークでは,この細胞体部のことをノード伝達効率のことを重みと言い,重みを学習によって最適化させていきます.

そして,これをモデル化したものをパーセプトロンと言います.

 

 

 

2. ディープラーニングとは?

 

ディープラーニングは,ニューラルネットワークの中間層を何層も深く(ディープに)したものです.

 

まずは先ほど出てきたパーセプトロンについてです.

 

 

2.1 単純パーセプトロン

 

パーセプトロンの基本単位が単純パーセプトロンです.

 

詳細は以下のURLにとても分かりやすく書かれています.

http://hokuts.com/2015/11/25/ml2_perceptron/

 

 

2.2 多層パーセプトロン

 

多層パーセプトロンは,単純パーセプトロンを複数つなげたものです.

つまり,この多層パーセプトロンがニューラルネットワークにあたります.

 

単純パーセプトロンでは解決できない(線形識別不可能な)問題でも,多層パーセプトロンなら解決することができます.

 

この詳細についても,以下のURLがとても分かりやすいです.

http://hokuts.com/2015/12/04/ml3-mlp/

 

 

ディープラーニングは,この多層パーセプトロンの中間層を何層も深く(ディープに)したものです.