ニューラルネットワークの仕組みとは?機械学習での理解と活用方法
Table of Contents:
- ニューラルネットワークとは何ですか?(What is a Neural Network?)
- ニューラルネットワークの働き方 (How Does a Neural Network Work?)
- 人間の脳の働き
- ニューロンとは何ですか? (What is a Neuron?)
- ニューロンの活性化関数 (Activation Function of Neurons)
- ニューラルネットワークの層 (Layers of a Neural Network)
- 入力層 (Input Layer)
- 隠れ層 (Hidden Layer)
- 出力層 (Output Layer)
- ニューラルネットワークのモデルの訓練 (Training a Neural Network Model)
- 重みとバイアス (Weights and Biases)
- ニューラルネットワークの予測結果 (Predictions of a Neural Network)
- モデルの訓練と重みの調整 (Training and Adjusting Weights)
ニューラルネットワークとは何ですか?
ニューラルネットワークは、人間の脳の働きを模倣した機械学習の一種です。人間の脳のように、膨大な数のニューロンとその間の結びつきを持ち、パターンを認識することを目的とします。ニューラルネットワークは、入力データを受け取り、その中のパターンを認識し、新しいデータの予測を行います。
ニューラルネットワークの働き方
ニューラルネットワークの働きを理解するために、まず人間の脳の働きを考えてみましょう。人間の脳は、数十億のニューロンとその間の数兆もの結びつきを持っており、このネットワークを通じて、私たちは何かを見たり経験したりする際に常にパターンを認識しようとします。例えば、赤ん坊がフルーツについて学び始める場合、最初はどんな種類のフルーツも知りませんが、リンゴの画像を何度か見ることで、脳内にパターンが形成され、次にリンゴを見た際にそれを認識することができるようになります。
ニューラルネットワークも同様の働きをします。私たちは入力データセットを与え、そのデータセットを基に、ネットワークはそこに含まれるパターンを認識し、新しいデータの予測を行います。例えば、リンゴとオレンジの画像の集まりを与えると、このネットワークはそれらの画像の中のパターンを認識し、そのパターンを基に新しい予測を行うことができます。
人間の脳の働き
人間の脳は、多くのニューロンからなるネットワークで構成されています。このニューロンは、ある出力値を返す関数です。出力値は0から1の間のどの値でも構いませんが、通常は小さい値を取ります。ニューロンは、0から1の値を保持するものとして考えることができます。さまざまなニューロンには異なる値が格納されており、これらの値は異なるパターンを認識するために役立っています。
例えば、リンゴの画像の中で赤色を認識するための数値を保持するニューロンがあるかもしれません。同様に、オレンジの色を認識するための別のニューロンも存在するかもしれません。したがって、リンゴの画像を入力すると、特定のニューロンが活性化し、オレンジの画像を入力すると別のニューロンが活性化します。これは、私たちが何か好きなものを見たときに特定のニューロンが活性化し、嫌なものを見たときに別のニューロンが活性化する、人間の脳の中で起こることと似ています。これらの活性化されたニューロンは、活性化関数とも呼ばれます。
ニューロンの活性化関数
ニューロンの活性化関数は、ニューロンの出力値を計算するために使用されます。重み付けされた合計を取り、活性化関数に渡すことで、適切な出力値が得られます。ニューラルネットワーク内のニューロンは、活性化関数によって処理され、適切な出力値が生成されます。ニューロンの出力値は、ニューロンの存在を示しています。
例えば、リンゴの画像の中で中央領域の色を認識するニューロンを考えてみましょう。この場合、重み付けされた合計は、中央領域の色が赤である場合には高くなるでしょう。このため、ネットワークは画像中にリンゴが存在することについて自信を持つことになります。なお、バイアスというパラメータも必要であり、重み付けされた合計がどれくらい高くなるかを制御します。バイアス値が負であれば重み付けされた合計は低くなりますが、高値であれば重み付けされた合計も高くなります。
このようにして得られた出力値は、次の層のニューロンとの連結で再び重み付けされ、重み付けされた合計が計算されます。このプロセスが最終的な出力予測であるa3を生成するまで繰り返されます。
ニューラルネットワークの層
ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、出力層の3つのタイプの層で構成されています。
入力層 (Input Layer)
入力層には、データセットからの値を保持するニューロンがあります。入力層のニューロンの数は、入力データセットの特徴量の数と同じです。例えば、リンゴの画像が28ピクセル×28ピクセルで、RGBのカラースキーマを使用している場合、各ピクセルは赤、青、緑の3つの値を保持するため、合計で2,352個のニューロンが入力層に存在します。
隠れ層 (Hidden Layer)
隠れ層は、パターンを保持する役割を持っています。例えば、最初の層は画像の形状を認識する役割を担当し、リンゴとオレンジの形状はわずかに異なることがわかります。次に、2番目の層は中央領域の色を認識し、一部のニューロンは赤色、他のニューロンはオレンジ色を認識するでしょう。ニューラルネットワークの隠れ層には任意の数のニューロンを持つことができます。
出力層 (Output Layer)
出力層には、リンゴまたはオレンジである確率を示す0から1の値を保持するニューロンが1つだけあります。値が0.5より大きい場合はリンゴと分類し、0.5未満の場合はオレンジと分類します。
ニューラルネットワークのモデルの訓練
ニューラルネットワークのモデルを訓練するためには、重みとバイアスの値を調整する必要があります。最初に、これらの重みとバイアスにランダムな値を割り当てます。そして、モデルを訓練することで、重みの値が適切な出力予測を与えるように自動的に調整されます。
重みとバイアス
重みとバイアスは、ニューラルネットワーク内のニューロンの間の接続に割り当てられるパラメータです。これらの値は、どの領域にどれだけの重みを置くか、つまりどのパターンにどの程度注目すべきかを決定します。最初にランダムな値が割り当てられますが、モデルを訓練することでこれらの値が適切に調整されます。
ニューラルネットワークの予測結果
ニューラルネットワークの予測結果は、最終的な出力層のニューロンで得られます。このニューロンは、0から1の範囲の値を持ち、リンゴまたはオレンジである確率を示します。値が0.5より大きい場合はリンゴと分類し、0.5未満の場合はオレンジと分類します。
モデルの訓練と重みの調整
モデルの訓練では、データセットを使用してモデルを反復的に訓練します。訓練の過程で、重みの値が少しずつ調整され、出力結果が良くなるようにします。訓練の量はデータセットの大きさや複雑さによって異なります。より多くのニューロンや層がある場合、計算量が増えるため、訓練にはより多くの時間がかかることに注意してください。
これがニューラルネットワークの概要です。次のビデオでは、具体的な訓練方法について詳しく説明します。