はじめに
機械学習やAIという言葉を聞くとき、必ずと言っていいほど登場する「ニューラルネットワーク」は非常に重要な技術です。
本記事では、ニューラルネットワークの基本概念から実際の動作原理まで、図を使いながら分かりやすく解説していきます。
複雑で理解が難しいですが、これらについて理解が難しい場合は、経験豊富な方とマンツーマンで学習していくのもオススメです。
ニューラルネットワークとは何か？
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の働きをベースに作られた計算手法です。
脳では数百億個のニューロンが複雑にネットワークを形成し、情報を処理しています。この仕組みをコンピュータ上で模倣しているのがニューラルネットワークです。
脳の神経細胞をヒントにした仕組み
脳の神経細胞は「複数の信号を受け取り → 処理して → 結果を送る」という働きをしています。ニューラルネットワークは、この単純な仕組みをコンピュータで真似したものです。
[入力1] ―――→
[入力2] ―――→ [人工ニューロン] ―――→ [出力]
[入力3] ―――→ コンピュータ上では、入力層としてデータを受け取り、中間層のニューロンに送られ計算を実施された後、出力層として予測値が出力されます。
- 入力層：データを受け取る最初の層
- 中間層：実際の処理を行う中間層
- 出力層：最終結果を出力する層
下記がコンピュータ上で作られている「ニューラルネットワーク」の概要図となります。
ニューロンの計算
基本的な構成要素
上記で出てきた通り、丸で表現されたものは神経細胞の一部を模倣しており、「ニューロン」と呼ばれます。
このニューロンは以下の要素で構成されています。
- 入力値（x₁, x₂, x₃…）：外部から受け取るデータ
- 重み（w₁, w₂, w₃…）：各入力の重み
- バイアス（b）：調整用の定数
- 活性化関数（f）：出力を決定する関数
計算プロセス
ニューロンの動作は以下のステップで表現できます。
例えば3個の入力から処理値を出す場合、
- 入力値x1~x3に重みw1~w3をかけて足し合わせる：x1*w1 + x2*w2 + x3*w3
- バイアスbを足す：x1*w1 + x2*w2 + x3*w3 + b
- それを間数f(x)に入れたものが出力値となります。：f(x1*w1 + x2*w2 + x3*w3 + b)
このf(x)は活性化関数と呼ばれ、線形以外のより複雑な予測を実施する際に活躍します。
活性化関数の役割
活性化関数は、複雑な予測問題に対応するために重要な深層学習の構成要素となります。代表的なものにシグモイド関数があります。
他にもいくつかあるので、下記のサイトから確認ください。
シグモイド関数
- 出力を0から1の間に制限
- 広く使用されている
学習の仕組み：バックプロパゲーション
ニューラルネットワークが「学習」するとは、適切な重みとバイアスの値を見つけることです。このプロセスで中心的な役割を果たすのが「バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）」という手法です。
学習プロセスの流れ
- 順伝播（Forward Propagation）
- 入力データをネットワークに通す
- 各層で計算を行い、最終的な出力を得る
- 誤差計算
- 実際の答えと予測結果の差（誤差）を計算
- 損失関数を使って誤差を数値化
- 逆伝播（Backward Propagation）
- 誤差を出力層から入力層に向かって伝播
- 各重みがどの程度誤差に影響したかを計算
- パラメータ更新
- 計算された勾配を使って重みとバイアスを調整
- より良い予測ができるように改善
学習の仕組み
ニューラルネットワークは、予測が間違っていた時にその誤差を使って重みを少しずつ調整します。これを繰り返すことで、だんだん正確な予測ができるようになっていきます。
ニューラルネットワークの種類
フィードフォワードニューラルネットワーク
最も基本的なタイプで、情報が入力層から出力層に一方向に流れます。画像分類や回帰問題などに適用されます。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
画像処理に特化したネットワークで、畳み込み層とプーリング層を組み合わせて構成されます。画像認識、物体検出などで優れた性能を発揮します。
リカレントニューラルネットワーク（RNN）
時系列データの処理に適したネットワークで、過去の情報を記憶できる特徴があります。自然言語処理や音声認識などに使用されます。
まとめ
ニューラルネットワークは、脳の仕組みをヒントにした機械学習手法です。人工ニューロンを層状に組み合わせ、学習によって複雑なパターンを認識できるようになります。
現在では画像認識や自然言語処理など、身近なサービスで広く活用されています。課題もありますが、今回の基礎知識を理解することで、より高度なAI技術の学習にもつながります。
深層学習を詳しく学びたい方にオススメの方法
書籍：ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
深層学習を学ぶと言ったらこの本、というほど分かりやすい初心者向けの書籍となります。活性化関数の意味や使い方を理解するためにはオススメの一冊です。
スクール：現役データサイエンティストに教えてもらう
ディープラーニングを構成する技術は様々な場面で活用されるため、網羅的に学習することがオススメです。
ただ、どのようにやるのが正しいのかを判断するには適切なメンターなどがいた方が安心です。スクールなどに入り、アドバイスしてもらいながら進めるのも良いでしょう。
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