ニューラルネットワークとかディープラーニングって？

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．