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2017年11月15日

9351:深層学習(ディープラーニング)とニューラルネットワークとは?

深層学習(ディープラーニング)を素人向けに解説 ―基礎となるニューラルネットワークについて

(清澤のコメント:最近話題となることの多い人工知能AIにおける深層学習(ディープラーニング)を解説をした記事http://stonewashersjournal.com/2015/03/05/deeplearning1/2/の要点を採録してみました。)

Googleが開発したDQNDeep Q-Network)人工知能で、ディープラーニング(Deep Learning)と言う学習手法を用いた人工知能が従来の人工知能の学習能力をあっさり上回ってしまったと世間を騒がせている。このディープラーニングというのがよく理解されていない。

ディープラーニングとニューラルネットワーク

ディープラーニングとは、今の段階では、「機械が物事を理解するための学習方法」。

 ディープラーニングを理解するためには、ニューラルネットワークを理解しなければならない

 ニューラルネットワークと言うのは、人の神経を模したネットワーク構造のこと。ニューラルネットワークでは、神経細胞を模したパーセプトロンと言う小さな計算機をたくさん用意し、一つの計算を協力して行わせるように作られている。

 (パーセプトロン概念図)

上が神経細胞で、下がパーセプトロン。人工知能の持つ神経細胞みたいなもの。上図のパーセプトロンは左から3本、右に一本矢印が伸びている、実際にはもっと沢山矢印が伸びる。ニューラルネットワークと言うのは、それを大量に集めて作られた下図のようなネットワークのこと。

(単純化したニューラルネットワークの概念図)

 ニューラルネットワークも実際に使われている規模になってくると、実際の神経細胞並みに複雑な枝があちこちに伸び、複雑になる。

 人の神経細胞の最大の特徴は一つ一つの神経の繋がりの強さが自在にコントロールされているという点。この繋がりの強さを目的に合わせてコントロールすることで、効率的な計算ができるようになる。神経もよく使う神経は太くなるように作られている。「重要な繋がり」と「補助的な繋がり」を理解できることがニューラルネットワークの最大の特徴。

 

ニューラルネットワークの計算はどうやる?

まず、一つ一つの情報の繋がりを全く意識しない場合、全て一致した場合だけ哺乳類だと考えるはず。

一つ一つの情報に優先度の割り振りを行うことによって、幅広い判断が行われるようになる。ニューラルネットワークにおいて重要なのは、このパーセプトロンが大量に取り付けられ、優先度設定が使えば使うほどより正確に洗練されていく、ネットワーク化された装置と言う部分。

実際のニューラルネットワークでは、誤情報と思しきデータが発生した場合、これ以外にも存在する別のパーセプトロンの判断を使って総合的に判断するようになっている。そこで、あまりにも誤情報が多ければ、そこからくるデータの優先度は下がるし、正確と思しきデータが送られてくる繋がりは優先的に高いポイントで判断するようになる。一つ一つのパーセプトロン同士がお互いの情報に優先度をつけているため、優先度設定が適切であれば、全体の情報も正確になる。

後編へ続く


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