2020.05.28「AI(人工知能)の用語でDNNって出てくるけど何が何だかわからない!」と、DNNという用語をよく見かけるもののCNNやRNNなど似たような名前の用語も出てきて混乱しますよね。DNNとはディープニューラルネットワークのことで今日のAI(人工知能)の研究における発展に欠かせないものとなっています。AI(人工知能)やディープラーニングといった言葉が先行しそれを語る上で欠かせないDNNなど重要な用語が忘れられがちなのも事実。中村そこで今回はDNNに注目しこれがどのようなものであるか、なぜ使われているか、これからどうなっていくかお伝えしていきます。それでは、まずはニューラルネットワークとは何かというところからお伝えしていきましょう。目次そもそもニューラルネットワークとは?DNN(ディープニューラルネットワーク)の概要ネットワークと重みづけ。Network)は機械学習の手法で使われるものの1つ。人間の脳の仕組みからインスピレーションを得たもので、それをコンピュータ上で数式的に表現したものになります。ここで表現しているのは脳にある神経細胞(ニューロン)とその繋がりです。言い換えれば神経回路網を人工ニューロンという形で表現したものになります。層という3つの層からできており、層同士の間にあるニューロン達がどれくらい強い繋がりを持つかを示す重み「W」があるのがポイント。人間の脳にあるニューロンは情報を電気信号を通して伝えており、どれくらい繋がりが強いかを示しているのが結合強度というもの。人工ニューロンではこれを「W」で表すのです。DNNでも重要になるので覚えておきましょう。DNN(ディープ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について触れたのでDNNについても見ていきましょう。Network)はニューラルネットワークにある層が多層、言い換えればディープなっている仕組みのこと。従来の機械学習であれば入力層と出力層が1つずつで間に隠れ層が1つあるかないかというのが普通でした。DNNでは非常に多くの隠れ層が組み合わさっており、情報の複雑さに対応する上で重要な役割を担っています。ネットワークと重みづけ。DNNの仕組み概要でも触れたようにDNNはニューラルネットワークが多層になっているもの。そのネットワークでの仕組みについて学習の流れからお伝えします。入力とそれに対応する正解ラベルの組(教師データ)を使って予測計算を行なっていきます。ここで予測値となるのは入力した値に各層で重みづけをし最終的に出てきた値。これを正解ラベルと比べて誤差を計算していくことになるのです。順伝播と呼ばれるのは予測値が入力層から出力層へ順番に伝わるから。このステップでは教師データについていくつか繰り返しその度に生じた誤差を足し合わせていくことになります。順伝播が終わってから入る次のステップは足し合わされた誤差の値を小さくなるよう調整していくこと。中村ここでは勾配降下法というものを用います。詳しく見ていきましょう。そもそもDNNでの学習が目的とするのは予測値と実際の値の差を誤差とし最小化させること。それを実現させるには重みを使って勾配という誤差を微分した値を0に近づけられるような値を求めていかなくてはなりません。そこで問題となるのは重みが多次元であること。そこから勾配降下法で小さい値を見つけるのは至難の技。そのためベストであるのは「大域的最適解」という誤差の値を最も小さくする解。ベターになるのが「局所最適解」。その周りでは誤差の値が小さいが最小値という当初の目標を達成できるわけではないという値のことを指します。勾配降下法で小さな値が「大域的最適解」なのか「局所最適解」なのか判断することができないのでDNNでは後者であればある程度誤差を小さく抑えられるのでよしとしようという考え方が前提となります。この勾配降下法を用いて出力層から入力層にかけ重みづけを更新していくので「誤差逆伝播法」と言います。2つのステップを繰り返すことでネットワーク内の重みづけを更新し、誤差の縮小を目指していくことになります。DNNが今活用される理由DNNが活用されている理由はディープラーニングの発展と深いつながりがあります。近年のAI(人工知能)に対する期待の高まりは第三次AIブームと言われており、そのきっかけとなったのがディープラーニング。注目を集めるようになったのは2012年に遡ります。2012」という国際コンペティションがありました。これはコンピューターに画像から物体を認識させその精度を競っていくというもの。このコンペでは東京大学やオックスフォード大学など名だたる研究機関が数多く参加していました。この大会では1000万枚の画像データから機械学習を行い15万枚の画像を使ってテスト。そこでどれくらいエラーが出るかで競い合うのです。当時は機械学習といっても長年の知識と経験が頼りとなっており1年かけてようやく1パーセントエラー率が下がるような世界。エラー率26%台で順位を競うことになるだろうと予想されていました。優勝したのは東京大学やオックスフォード大学ではなくカナダのトロント大学で、エラー率は17%弱とダントツの数字。この大学が参加したのは今回が初めてで衝撃が走りました。この時使われていたのがディープラーニングです。新しい機械学習の手法として注目されるようになり様々な分野で研究や開発が進められています。ディープラーニングで基本となるのはニューラルネットワークを応用し隠れ層を増やしたもの。これまでAI(人工知能)には厳しいと思われていたことの実現を目指す上でDNNが欠かせないものとなっているのです。DNNの今後とはディープラーニングの発展とともに、DNNをベースに新たなニューラルネットワークへと改良が進んでいます。これにより機械学習にできることや可能性がさらに広がっているのです。中村そこで今回はCNNとRNNについて見ていきましょう。Network)CNN(畳み込みニューラルネットワーク)は画像データを扱う時に使われるものになります。ディープラーニングで画像を扱う際に厄介になるのは次元の問題。数値を扱うのと違い、画像データで扱う数値情報は縦と横の二次元になるからです。従来の手法で扱うのも不可能ではないですが、そのまま二次元で入力する方が一次元に無理に当てはめて必要な情報を失うリスクを抱えるより合理的だということで様々な種類のモデルが存在しています。Network)RNN(リカレントニューラルネットワーク)は時系列データの扱いで用いられているものです。株価の予測で考えてみましょう。CNNと同様これまでの手法で情報を入力し結果を出していくのは不可能ではありません。これまでのやり方だと「時間の順序」まで対応できないという問題点がありました。そこでRNNが考案され、データの中から時系列をそのまま入力し関連性まで学習できるように。CNNと同じく様々なモデルが考えられるに至っています。今回はDNN(ディープニューラルネットワーク)とは何か、どうして活用されていて今後どのように活かされていくかについてお伝えしました。層という3つの層からできており、層同士の間にあるニューロン達がどれくらい強い繋がりを持つかを示すものを「重み」といいます。DNNはニューラルネットワークから隠れ層を多くしたもの。ディープラーニングが注目されたきっかけは2012年に行われた画像認識のコンペ。ディープラーニングとDNNは切っても切れない関係にあり広く活用されるきっかけに、そして現在はCNNやRNNなどへ更なる改良が進められています。中村これからもDNNが活用され生活がより便利になる技術が開発されるといいですよね。おいて期待を上回り、徹底的な顧客志向で小規模から大規模ソリューションまで幅広く対応しています。御社の悩みを強みに変える仕組みづくりのお手伝いを致しますので、ぜひご相談ください。誰でも簡単に作れる!AI(人工知能)の資料作成ツールがすごい人工知能の怖い発言から考えてみた、AIが人類を滅亡させるシナリオ!3分でわかる!AI(人工知能)とwatsonの違いを徹底解説AI(人工知能)が人格を持つなんて嫌だ!反対意見をまとめてみたAIツールで経営改善!中小企業でも取り入れやすいツール3選AIが経営サポート!納得!人工知能のデータ予測は最強のパトーナーデータサイエンス初心者が挑戦!東京大学の講座GCIを受けてみた!SNS要注意。中村真裕とある出版関係の会社で広告枠などの営業をしていたところから転身、AI(人工知能)やデータサイエンスについて勉強中。AI(人工知能)をわかりやすく、身近に感じてもらえるような記事を書いていきます。特技は三味線で作曲家の方の新作に出演させてもらった経験があります。検索トップタイトルとURLをコピーしました。