【深層学習】ニューラルネットワークについて学ぼう

本記事ではニューラルネットワークについて解説しています。目次は以下の通りです。

ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワークは、人間の脳を数値的に模倣したもので、深層学習の基本となるアルゴリズムの一つです。
人工ニューラルネットワーク(ANN)や模倣ニューラルネットワーク(SNN)とも呼ばれます。イメージ的な下のような図になります。

こちらの○をノードもしくはニューロン、矢印をシナプスと呼ばれます。また、左側を入力層、中央を隠れ層(中間層)、右側を出力層と呼びます。上の図では隠れ層は一つしかいれていないですが、実際のモデルでは2つ以上入れることができます。
また、隠れ層がない場合もあります。こちらを単層パーセプトロンと呼びます。隠れ層があるときは多層パーセプトロンと呼びます。

重みとバイアス

ニューラルネットワークは、学習によりニューロンの間の結合の強さを最適化します。最適化するパラメータには重みとバイアスがあります。重みはシナプスの値であり、バイアスはニューロンがもとから持っている値のことです。

まとめ

本記事のポイントを以下にまとめます。