Brainvalley人工知能と脳科学のアーカイブサイト。内容へ移動Brainvalley人工知能と脳科学のアーカイブサイト。ついて学ぶなら絶対に持っておきたいおすすめの一冊。NN)は、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデル。ANN)とも呼ばれる。ニューラルネットワークの概要ニューラルネットワークとは、シナプスの結合によりネットワークを形成した人工ニューロン(ノード)が、学習によってシナプスの結合強度を変化させ、問題解決能力を持つようなモデル全般を指す。Learning)に分けられる。狭義には誤差逆伝播法を用いた多層パーセプトロン(perceptron)を指す場合もあるがこれは誤った用法である。教師あり学習と教師なし学習の違い明確な解答が用意される場合には教師あり学習が使われ、クラスタリングには教師なし学習が用いられる。中間層が2層以上あるディープラーニング(深層学習)においては、出力に近い最後の中間層を教師あり学習で、それよりも入力に近い側を教師なし学習で学習する方法がジェフリー・ヒントンらにより提案されている。reduction)されるため、画像や統計など多次元量のデータで線形分離不困難な問題に対して、比較的小さい計算量で良好な解を得られることが多い。現在では、特徴量に基づく画像認識、市場における顧客データに基づく購入物の類推など、パターン認識やデータマイニングとして応用されている。neuron)を発表。フランク・ローゼンブラットがパーセプトロン(perceptron)を発表。マービン・ミンスキーとシーモア・パパートが著書『パーセプトロン』の中で、単純パーセプトロンは線形分離不可能なパターンを識別できない事を示した。network)が提案された。ジェフリー・ヒントンらによりボルツマンマシンが提案された。デビッド・ラメルハートらによりバックプロパゲーション(backpropagation)が提案(再発見)された。ジェフリー・ヒントンらによりオートエンコーダおよびディープビリーフネットワークが提案され、これがディープラーニング(深層学習)へと発展した。Network:FFNN)は、最初に考案された単純な構造の人工ニューラルネットワークモデル。ネットワークにループする結合を持たず、入力ノード→中間ノード→出力ノードというように単一方向へのみ信号が伝播するものを指す。パーセプトロン(perceptron)単純パーセプトロン多層パーセプトロンアソシアトロン(Associatron)コグニトロンネオコグニトロン教師信号によるニューラルネットワークの学習は心理学者ドナルド・ヘッブが1949年に提唱したシナプス可塑性についての法則、ヘブ則に基づく。神経細胞間のネットワークの繋がりが太くなり、その結果、特定の細胞への情報伝達経路が作られる(情報が流れやすくなる)、これを学習とする。パーセプトロンは学習の結果、集合を超平面により分割する。Minsky)によって1969年に証明された。1986年にデビッド・ラメルハートらによりバックプロパゲーション(backpropagation)が提案され、多層パーセプトロンの学習モデルとして使用されている。バックプロパゲーションは主に中間層が1層の時に使われ、中間層が2層以上ある時はディープラーニング(深層学習)と呼ばれ、入力に近い側の層をオートエンコーダで学習してから積み上げていく方法などが提案されている。コホネンが1982年に提案した教師なし学習モデルであり、多次元データのクラスタリング、可視化などに用いられる。Network:FFNN)と違い、双方向に信号が伝播するモデル。すべてのノードが他の全てのノードと結合を持っている場合、全結合リカレントニューラルネットと呼ぶ。network)確率的ニューラルネット乱数による確率的な動作を導入した人工ニューラルネットワークモデル。Network:SNN)とは、ニューラルネットワークをより生物学的な脳の働きに近づけるため、活動電位(スパイク)を重視して作られた人工ニューラルネットワークモデル。スパイクが発生するタイミングを情報と考える。ディープラーニング(深層学習)よりも扱える問題の範囲が広い次世代技術と言われている。ニューラルネットワークの処理は逐次処理のノイマン型コンピュータでは処理効率が低く、活動電位まで模倣する場合には処理効率がさらに低下するため、実用する際には専用プロセッサとして実装される場合が多い。maps)識別モデルニューラルネットワーク,。