【初心者向け】ニューラルネットワークとは？

今回はAIを理解する上で必要な知識である「ニューラルネットワーク」について、初心者向けに分かりやすく解説していきます。

本記事でわかること
・ニューラルネットワークって何？
・ニューラルネットワークの仕組み
・ニューラルネットワークに関連する単語

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、人間の脳細胞の神経回路を模してつくられた数理モデルのことを指します。
ニューラルネットワークは機械学習の一種で、このニューラルネットワークを組み合わせていくことで人工知能を作ることが可能になります。
>>機械学習って何？という方はこちら

ちなみにこのニューラルネットワークを応用させたものがディープラーニングになります。

ニューラルネットワークの仕組み

ニューラルネットワークは層構造になっていて、主に「入力層」「中間層」「出力層」で構成されています。
下記の画像を見てイメージを分かりやすくしましょう。

入力層から、画像を入力すると、入力された情報を計算していきます。
計算を行ってどんどん出力層へ向かってリレーをしながら結果が出力されます。

ニューロンとシナプスについて

ニューラルネットワークを理解していくうえで必ず必須となる単語がいくつか出現してきます。
ここからは各単語について簡単な図解を交えながら分かりやすく説明していきます。

まず、ニューロンとは英訳すると神経細胞という意味です。
ニューラルネットワークの仕組みの画像の中で丸い部分のことを指します。

ニューロンとニューロンをつなぐ線がありますが、この線をシナプスといいます。
シナプスは数字の通り道になります。

重み

ニューロンからニューロンへとシナプスを通じて数字が通っていき、数字は足されていきます。
このシナプスを通るときにシナプスの通り道にある数字が掛け合わさることで数字が変わります。

このシナプスの通り道にある数字のことを重みといいます。

ニューロンは１つのニューロンに対して複数のシナプスが伸びています。
複数伸びているシナプスにある重みの値はそれぞれ違います。

例えば、最初のニューロンの値が３だとしてシナプスに３があると次のニューロンに運ばれる値は９となります。

ここで大きく重みをつけられて次のニューロンへ運ばれることはそれだけ「大切な情報」であるといえます。

バイアス

実は、ニューロンには入力された値とは別にニューロン自身が元から持っている値というものが存在します。
その元から持っている値のことをバイアスといいます。

それぞれのニューロンにバイアスがついていて、値を調整しています。
なので、ニューラルネットワークは重みとバイアスを調整することで学習を進めています。

活性化関数

活性化関数とは、ニューロンの中でされる変換のことを言います。
これだけをお伝えすると、よくわからないと思いますので説明していきます。

ニューロン内の値は、重みやバイアスで調整されながら一つのニューロンへと集まります。
その集められた値は再び次のニューロンへと運ばれますが、その値はそのまま進まずにニューロン内で活性化関数を使い、変換された後に次のニューロンへ運ばれていきます。

なぜこの活性化関数を使用するのかというと、複雑な関数やデータの特徴を学習することができるからです。

この活性化関数は何種類かありますが、今回は初心者向けに単語の理解をしてもらいたいのでここでは深堀りをしません。