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【初心者】ネコでも分かる「ニューラルネットワーク」ってなに?

4 min read

ニューラルネットワークの基礎を初心者向けにまとめました。図をたくさん使っているので、どの記事よりも理解しやすくなっていると思います。

対象読者

  • 機械学習 初心者 🔰
  • 機械学習や人工知能に興味がある方 🤔
  • ニューラルネットワークという言葉を聞いたことがあるけど詳しくない方 🤔

この記事を読むと分かること

  1. ニューラルネットワークってなに?
  2. ニューロン、シナプス、重み、バイアスってなに?
  3. 活性化関数ってなに?

このコンテンツの目的は、イメージをつかむキッカケになることです。砕いた解説のため、一部正確ではない場合があります。ご了承下さい。

皆さんの理解が一歩でも進むと嬉しいです。


Created by NekoAllergy

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 人工知能を作るための仕組み のことです。ニューラルネットワークを組み立てることで、人工知能を作ることができます。



図のように丸いのが線で繋がっているようなものをニューラルネットワークといいます。ニューラルネットワークは、よく省略して NN と書かれます。NN は層構造になっていて、左から、「入力層」「中間層」「出力層」 と呼びます。



この NN に、画像などを入力すると、入力された情報(数字)をもとにいろいろな計算をします。数字をリレーのようにどんどん繋いでいくことで、最終的な結果が導き出されます。このとき NN がしている計算は、だいたいが足し算と掛け算なので、そんなに難しいことをしているわけではありません。



NN のなかでどんな動きをしているのか、詳しく見ていきましょう。NN にある丸いの1つ1つを 「ニューロン」 と呼びます。1 つのニューロンは数字を 1 つ持っています。

ニューロンの数字は、図のように線を通って、次のニューロンへと進んでいきます。この線を 「シナプス」 と呼びます。シナプスは数字の通り道です。このへんの呼び名は覚えなくても全く問題ないです。



ニューロンから送られた数字は、シナプスを通って、次のニューロンに足されます。このシナプスを通る時、数字は変わります。

シナプスにあるこの数字を 「重み」 と呼びます。この例では、3 に 2 が掛けられ、次のニューロンに 6 が運ばれます。



1 つのニューロンからは、たくさんのシナプスが伸びています。その全てのシナプスに同じ数字が進んでいきます。

しかし、その通り道によって重みの値は違っています。ニューロンの数字は、それぞれのシナプスを進んでいき、それぞれの重みが掛けられて、次ニューロンに足されていきます。

これらの重みは、前ニューロンからきた値が、次のニューロンにとって 「どれくらい重要か」 を表しています。重みが大きいほど、その値は次のニューロンにとって大切な情報となっています。


またある場所では、いくつかのニューロンから数字が運ばれ、1 つのニューロンに足されていきます。数字をまとめるイメージです。この場合、最終的にはすべて足されて「18」となります。これら処理を 全てのニューロン でやっています。

このように NN は、入力された情報を計算し、リレーのようにどんどん繋いでいくことで、最終的な結果を導き出します。


NN について、もう少しだけ詳しくみていきましょう。

各ニューロンには、「NN に入力された値」(画像がもっていた値)とは別に、「NN 自身が元から持っている値」が足されます。これを 「バイアス」 と呼びます。バイアスは 値をコントロールするため に足されるものです。

値をコントロールするという点では、バイアスは重みと同じような立ち位置です。それぞれのニューロンに、それぞれのバイアスが付いていて、微調整しているイメージです。


集められた数字は次のニューロン達へと送られますが、この数字はそのまま次へ進みません。ニューロンの中である変換をしてから、次のニューロンに進みます。最後の仕上げのようなものです。

ニューロンの中でされる変換を 「活性化関数」(かっせいかかんすう) と呼びます。値を少しだけアレンジして次へ送っているイメージです。この活性化関数を使うことで、より複雑な予測問題や分類問題を解くことができます。

活性化関数はいくつか種類があり、どの活性化関数を使うかは、層ごとに決めます。

詳しく知りたい方はこちらから ↓

https://zenn.dev/nekoallergy/articles/4e224b57a97af9

ここまでのまとめ

  • ニューラルネットワークとは人工知能を作るための仕組み
  • NN は層構造になっていて、左から、「入力層」「中間層」「出力層」と呼ぶ
  • ニューロンの中には数字が 1 つ入っている
  • 数字はシナプスという通り道を通って次のニューロンへ進む
  • シナプスを進む時に「重み」が掛け算される
  • 値を調整するために「バイアス」という数字が足される
  • ニューロン内で「活性化関数」による変換がされてから、次のニューロンへと進む

画像はどんな感じで作られているのか

NN の中の動きをもう少し詳しく解説していきます。そのためにまず、NN に入力する画像がどうなっているのかを見ていきます。



...

続きの内容は本にまとめてあります。手に取って頂けるととても喜びます ↓

https://zenn.dev/nekoallergy/books/904df952389317

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