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・巷でよく聞くディープラーニングはニューラルネットワークのいわば応用形であり，ニューラルネットワークはパーセプトロンのいわば応用形 ・パーセプトロンは複数の入力（信号）に対して1つの出力を返す関数のようなもの 連載 ディープラーニング入門 全4回 contents.
ディープラーニングの多くの手法に、ニューラルネットワークの構造が使われ、そうした背景からディープラーニングのモデルは、ディープニューラルネットワークとも呼ばれています。 通常「ディープ」という表現は、ニューラルネットワークの隠れ層の数について言及しているものです。
作って試そう！ ディープラーニング工作室：Hello Deep Learning：ニューラルネットワークの作成手順 (1/2) ・最終的に出力された値と正解ラベルとの差（=誤差）を最小化する重みを計算で求めていく．誤差を求める計算式は色々ある（有名どころとしては最小二乗法や交差エントロピー誤差など）・畳み込みニューラルネット(CNN)やリカレントニューラルネット(RNN)など，色々な亜種が開発されている・各値はノードと呼ばれ，ノード同士の結びつきの強さ（結合強度）を学習する・パーセプトロンには「単層」と「多層」があり，前者は入力層と出力層のみを持ち，ANDとOR回路で表現できる幅しか表現できないが，後者はXORの表現力を持つ．後者のことを一般に「ニューラルネットワーク」という・層が多くなればなるほど，ノードの数が増えれば増えるほど計算量が爆発的に増えるので計算には非常に時間がかかる．近年の計算機の発達とともにどんどん身近になってきてはいるが・活性化関数とは入力された信号の総和が「どのように活性化するか」を規定するもの・中間層が増えることによって純粋なニューラルネットよりも，より複雑な表現が可能となり，さらに中間層の種類を変えることで多様な目的に適したネットワークを作ることが可能・入力層と出力層の間に中間層（隠れ層）を入れることで多層にすることができる（一般には1~3層）・勾配法で重要なのは，一度の学習でどれだけ重みを更新するか（学習率）を適切に設定することである・誤差逆伝播法とは連鎖律を用いて出力層に近い層から逆方向に最適化処理（勾配計算）を行って，最終的な重みを決定するアルゴリズム・各入力データに対して何らかの重みを掛け合わせ，その値が閾値を超えるかどうかで1，0を出力する・誤差の最小化には最急降下法や確率的勾配降下法などの勾配法と呼ばれる勾配計算が主に用いられる．勾配は最適な重みが存在する方向を表す・出力する値のタイプは，回帰問題か分類問題かで活性化関数を変更することで対応する・巷でよく聞くディープラーニングはニューラルネットワークのいわば応用形であり，ニューラルネットワークはパーセプトロンのいわば応用形・活性化関数にはシグモイド関数やReLU関数などといったものがある（単層パーセプトロンで使われる1，0出力を行う関数はステップ関数と呼ばれ，これも活性化関数の一種）・パーセプトロンは複数の入力（信号）に対して1つの出力を返す関数のようなもの今日はプログラムを書かないで，ディープラーニングのメカニズムについて理解できた範囲でメモがてら書いていきます．・層が多くなるにつれて考慮すべき重み（などのパラメータ）が多量かつ複雑になるため，誤差逆伝播法と呼ばれる手法を用いて勾配計算を効率化する（*2） 第1回 ニューラルネットワークの「基礎の基礎」を理解する. Neural Network Consoleはニューラルネットワークを直感的に設計でき、学習・評価を快適に実現するディープラーニング・ツール。グラフィカルユーザーインターフェイスによる直感的な操作で、ディープラーニングをはじめましょう。 畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network : CNN)は、特に画像認識のディープランニングの手法のほとんどすべてがベースとしていると言われるほど、ディープランニングに欠かせない手法である。 5.1.CNNの構造 ただし、誤差逆伝播法には、重みの初期値の選び方が悪いと、勾配の値が0になってしまい、勾配降下法において初期値から移動できなくなってしまうという問題があり、長年、多層ニューラルネットワーク研究の大きな足かせとなっていた（勾配消失問題）。この問題が、前述した2006年のヒントン教授による技術革新で解決されたことにより、今日のディープラーニング・ブームのきっかけとなったが、詳しくは後の連載でまた触れることとする。アルファ碁は、大量の対戦データの学習により、碁の局面とその時に取り得る指し手を評価してスコア化し、シミュレーションによって次の最適な指し手を選択する。アルファ碁の強さの一因は、局面および指し手を判別するスコア精度の高さにあると言われているが、スコアはディープラーニングの技術を用いて算出されている。そのスコアは大量の対戦データから導き出されたもので、囲碁の定石と異なることも多く、対戦を見ていたプロの中には「人間の直感を備えているようだ」と解説する人もいた。この対戦は大きなニュースとなり、ディープラーニングは、人間の思考を凌駕するアルゴリズムとして大きな注目を集めた。この小問題は、人間の顔を判別するうえで、特に注目すべきポイントとしてネットワークが自動的に抽出したものであり、この抽出のことを特徴量抽出と呼ぶ。特徴量抽出は、ニューラルネットワークおよびディープラーニングの大きな特色となっており、人間の概念化作用とも類似していることから、人工知能の分野で、大きく注目されている。これまで、脳との関連からニューラルネットワークの構造について述べてきたが、実問題への適用を考えてみよう。ニューラルネットワークは、ただ脳の働きをモデル化するためだけに開発されたわけではなく、実問題へ適用されることが前提となっている。実問題への適用は、次の2ステップからなる。280手目、黒の投了。全5局で行われたチャンピオン イ・セドルvs人工知能の囲碁対決は、最終戦も人工知能の勝利で幕を閉じた。最終戦績は、人工知能側の4勝1敗で、完全勝利と言えるものだ。勝利した人工知能は、Google傘下のDeepMind社が開発した「アルファ碁」と名づけられた碁の対戦プログラムである。中央のニューロンに着目すると、まず、入力側の3つのニューロンから u=W1＊X1+W2＊X2+W3＊X3 という値を受け取っている。ここで、X1、X2、X3 が電気信号に当たり、W1、W2、W3がニューロン間の結合強度に当たる。つまり、入力側ニューロンの電気信号の強さとニューロン間の結合度合いに応じて、中央のニューロンが受け取る電気信号の値が調整されることになる。推論と比較して、学習のステップは複雑なので、前述の「0?9までの手書き文字画像を判別するニューラルネットワーク」を題材に少し詳しく説明する。出力側に注目すると、真ん中のニューロンが蓄積した電気量（σ（u））がある一定の閾値aを超えるかどうかによって、1または0どちらかの値が出力される。1が出力される場合が、ニューロンの発火に当たる。ちなみにσは活性化関数と呼ばれる関数でシグモイドやReLUといった関数が使用されるが、ここでは、蓄積した電気量をもとに発火するかどうかを判断する関数と考えて差し支えない。今回は、ディープラーニングを理解するうえで必要となるニューラルネットワークの知識について解説を行った。次回は、ディープラーニングの代表的な手法である畳み込みネットワークを取り上げる。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ない。ここでは、ニューラルネットワークについての概念的および数理的側面を解説する。人間に匹敵する思考・認識が可能なアルゴリズムとして注目を集めるディープラーニングであるが、その技術的なバックグラウンドは、ニューラルネットワークと呼ばれる機械学習手法にある。ニューラルネットワークは、勾配降下法と誤差逆伝播法を用いてデータを基に学習を行っていくが、ここでは、学習されたネットワークがどのように動作するかを考えてみよう。学習は、ある問題を解くためにニューラルネットワークをチューニングするステップで、チューニングのためにデータを用いる。一方、推論はチューニング済みのネットワークを使って、回答を出すステップである。現在、自動運転、スマートフォン、新薬開発など、さまざまな領域で人工知能、コグニティブの応用が進められているが、それとともに「ディープラーニング」（深層学習）と呼ばれる技術が注目を浴びている。ディープラーニングは、ある意味で「人間のように考える」ことができ、昨今の人工知能・コグニティブ・ブームを作り出した1つの要因ともなった技術である。本連載では、このディープラーニングの技術的な概略と代表的な手法およびその実装方法を取り上げる。第1回は、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を中心に解説を進める。さて、この誤差関数が小さくなるように重みをチューニングしていくことを考える。 第3回 再帰型ニューラルネットワークの「基礎の基礎」を理解する ニューラルネットワークとは脳の神経回路の一部を模した数理モデル、または、パーセプトロンを複数組み合わせたものの総称です。本稿では、ニューラルネットワークについて仕組みから歴史、機械学習・ディープラーニングとの違い、学習手法から活用事例まで基礎から詳しく解説します。 ホーム oss [ai入門] ディープラーニングの仕組み ～その1：ニューラルネットワークってなに？ 2020-07-17 藤井港士 OSS , Tips 0 こんにちは、サイオステクノロジーの藤井です。