- ニューラルネットワークは、人間の脳に着想を得たもので、人間の脳の働き方をモデルにしたコンピュータアーキテクチャの一種です。
- 入力層、隠れ層、出力層を含む層を通じて動作し、学習と予測を容易にします。
- ニューラルネットワークの種類には、データが線形に移動するフィードフォワード型、継続的なフィードバックによって予測を洗練させるバックプロパゲーション型、AI による画像認識のような画像解析用に設計された畳み込み型があります。
私たちの意見
ニューラルネットワークは、一見私たちの日常生活から遠い存在に思えますが、気付かないうちに私たちの生活と複雑に絡み合っています。それは、私たちの興味に合わせてカスタマイズされたコンテンツに没頭させてくれると同時に、Siri のような仮想アシスタントとシームレスに対話できるようにもしてくれます。したがって、その理解を促進することで、私たちはその能力をより良く活用し、生活を豊かにすることができます。
– BTW 記者、オードリー・ホアン
この記事では、ニューラルネットワークの定義、動作原理、種類について説明します。
ニューラルネットワークとは？
ニューラルネットワーク、または人工ニューラルネットワークは、人間の脳の働き方をモデルにしたコンピュータアーキテクチャの一種です。ニューラルネットワークは、「ノード」と呼ばれる処理ユニットの集まりで構成されています。これらのノードは、脳内のニューロンが電気インパルスを伝達するのと同様に、互いにデータを渡します。ネットワークは、明確な指示なしに知識を獲得するコンピュータプログラムの一種である機械学習で使用されます。
関連記事:プライベートワイヤレスネットワーク：所有権、スペクトラム、用途
どのように機能するのか？
ニューラルネットワークは、少なくとも 3 つの層（入力層、隠れ層、出力層）に分散された多数のノードで構成されています。さらに、入力層と出力層に加えて、複数の隠れ層が存在する場合もあります。ネットワーク内の位置に関係なく、各ノードは前のノードまたは入力層から受け取った入力に対して特定の処理タスクまたは関数を実行します。基本的に、各ノードには固有の数式が含まれており、個々の変数には異なる重みが付けられています。この式を入力に適用した結果が指定された閾値を超えると、ノードは次の層にデータを転送します。逆に、出力が閾値を下回る場合、次の層にデータは転送されません。
どのような種類があるのか？
ニューラルネットワークは、その処理方法と持つ隠れ層の数が異なります。フィードフォワードニューラルネットワーク、バックプロパゲーションニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワークの 3 種類があります。
1. フィードフォワードニューラルネットワーク
これらのニューラルネットワークは、人工ニューラルネットワークの基本構造を表しています。データを一方向にのみ前方に伝達し、入力ノードから次の出力ノードへと移動します。必須ではありませんが、より複雑なタスクを処理するために隠れ層を組み込むこともできます。学習プロセスは、フィードバックメカニズムを通じて徐々に進化します。顔認識は、フィードフォワードネットワークの一例です。
2. バックプロパゲーションニューラルネットワーク
これらのニューラルネットワークは、各ノードがその出力値を保持し、ネットワークを通じて逆方向に伝播させることで各層で予測を生成し、継続的に動作します。これにより、継続的な学習と予測の洗練が容易になります。
3. 畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、隠れ層を使用して数学的演算を実行し、分類に最も適した画像領域の特徴マップを生成します。各隠れ層は、画像の異なる部分を分解して受け取り、より深い分析を行い、最終的に画像の内容を予測します。AIによる画像認識は、畳み込みニューラルネットワークの動作の顕著な例です。