■ディープラーニングのしくみについて

ディープラーニングとは人の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」の層を「ディープ(深く)」重ねた機械学習法。

脳に多くある神経細胞ニューロンは、他のニューロンからの電気的刺激を受けて、刺激の合計がある一定値を超えると自分も興奮して電気的刺激を他のニューロンに伝えるふるまいをします。

その仕組みを人工的に作成したものをニューラルネットワークといいます。
人工ニューロン同士を接続する経路はリンクと呼ばれ、リンクにはそれぞれ重み(数値)が与えられます。


~ニューラルネットワークを理解する方法は、うわさ話です。

AさんとBさんという友達がいたとします。Aさんはある映画を「面白かった」と言い、Bさんは「イマイチだった」と言いました。それを聞いたCさんがいざ映画を見に行くと、確かにイマイチでした。それで、CさんからAさんへの信頼度(重み)が下がり、次にAさんが「この漫画おもしろいよ」と勧めてきても、CさんはAさんのいうことだから信用できないな、考えます。 ところがBさんも「この漫画、そこそこおもしろいよ」とAさんの勧めてきた漫画と同じ漫画を勧めてきました。CさんはBさんもAさんも面白いというなら、もしかして、と思ってその漫画を読んだところ、大変な傑作で驚いて、他の人にもこの漫画を勧めたくなりました。 Aさん、Bさん、Cさんはそれぞれニューロンです。 そして、CさんはAさんからのリンク、Bさんからのリンクそれぞれについて、”重み”を持っています。Aさんからの情報は話半分くらい、Bさんからの情報はふつうに信用できると判断しています。

~ 「よくわかる人工知能」清水 亮 著より引用

 CさんのAさんからのリンク、Bさんからのリンクの重み”を、出力結果と正解との差(ロス)を求め、重み付けを段階的に減らしていき出力結果がましになるように学習させます。

2019年03月29日