投稿日:2017年09月09日  カテゴリー:AI  投稿者:SingularityMaster

■ニューラルネットワークとは

 

 

ニューラルネットワークとは人間の脳を模したプログラムです。人間の脳神経細胞(ニューロン)の働きを模したパーセプトロンという計算素子のネットワークで構成されています。ニューラルネットワークは、画像などを入力値として、最終的にラベルの貼られたパーセプトロン(記憶)の中のどれに当たるものなのか、確率を算出します。では、そのような計算をどう行うのでしょうか。

 

■ニューラルネットワークの計算手法

 

 

ニューラルネットワークは層状の構造を形成しています。ここで、1層目と2層目の間の数値の受け渡しを例に、ニューラルネットワークの計算手法を説明します。

 

 

1層目と2層目のパーセプトロンが上のように繋がっていたとします。1層目の出力値(2層目への入力値)をxiとします。2層目のパーセプトロンは、1層目との繋がりごとにy=ax+bという計算を行い、その総和が2層目の出力値yiとなります。ここでaは繋がりごとに固有の値を持ち、bは2層目のパーセプトロンごとに固有の値を持ちます。

 

 

このような計算は行列演算を用いて上のように簡単に表すことができます。層を重ねても、前の層の出力値を次の層の入力値として、同じ計算を繰り返せば良いだけです。

このようにニューラルネットワークは数式として簡単にあらわすことができます。さらにPython等の行列演算が得意なプログラミング言語を使えば、簡単に実装することができます。

 

■ニューラルネットワークとディープラーニング

以上のようにニューラルネットワークは非常に単純な計算式であらわすことができます。一方で、ニューラルネットワークのAとBの値を求めるのは非常に困難です。ネットワークが複雑になるほど、AとBの値は膨大に増えていきます。そして、このAとBの値を正確に与えないとニューラルネットワークは正しい答えを導き出せません。

このAとBの値を求める技術がディープラーニングです。AとBは人間の脳における脳神経細胞のシナプス特性に相当するものです。人間はこれを勉強や訓練などににより、正確な答えを導けるよう最適化していきます。コンピュータも同じようにAとBを最適化していかないといけません。その最適化をを効果的に行うための手法がディープラーニングです。

 

USA

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