blog都内で大手アパレルのWebディレクターとして勤めているTsushanです。興味関心がある分野のアウトプットを増やすためブログを書いています。AIについて書いていきます。ニューラルネットワークとはこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。今年で提案書100書いて5件以上受注したいと最近考えているTsushanです。今まで人工ニューロンや形式ニューロンモデルについて勉強してきました。今日からは、ニューラルネットワークについて勉強していきます。巨大なシステムを構成しています。*1ニューラルネットワークは、この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で、機械学習の一つである。(人工ニューラルネットワーク:ANNとも呼ぶこともある。)私達が最近良く耳にする「ディープラーニング」は、このニューラルネットワークの分野の中に含まれています。*2その人間の脳神経のようにコンピューターをプログラムして学習させよう、というアプローチが「コネクショニズム」と呼ばれる考え方です。1950~1990年代ではこの考え方はあまり実りがなかったのだが、ようやく、近年になってビックデータやハイスペックのコンピューターの登場により大きな発展が遂げました。*3ニューラルネットワークが最も得意とするのはパターン認識・分類、ノイズが混在しているデータ処理、関数の近似です。ニューラルネットワークが最も早く応用されたのは、手書き文字の識別を含む画像のパターン認識、音声認識などの情報工学に関連する分野です。最近では、人文科学の領域の研究への応用も見られるようになっています。*4ニューラルネットワークは、その構造によって大きく分けて2つの種類に分けられる。階層型ネットワークと相互結合型ネットワークです。層から構成され、層と層の間には、ニューロン同士のつながりの強さを示す重み「W」があります。この「W」について詳しく知りたい方は過去の記事の「結合荷重」を参考ください。対して出力層のニューロンの出力(出力信号)が一意的に定まります。階層型ネットワーク((ニューラルネットワークの種類))この図は3階層で表現されているが、この階層の数によって解ける問題が異なってきます。2相互結合型ネットワークこのタイプでは信号の流れる方向は1方向でなく、フィードバックをします。下の図2のような構造をもつものを、特にフィードバック付き相互結合型ネットワークとも呼んでいます。分野につかわれています。これらの2つの型のネットワークについては、別の機会を設けて更に詳しく説明していきたいと思います。ニューラルネットワークの上の概念、機械学習についても別の機会で説明をしていきたいと思います。休日ずっとダンスの動画見てなんか適当に踊ってるTsushanです。旧正月を中華街で過ごしたTsushanです。報道・AI記者(海外事例)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!tsushanさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。