【ニューラルネットワーク Python】ニューラルネットワークとは?種類やモデル、仕組みを学習し、Python で入門・実装したいあなたは、サンプルコードなどもこちらをどうぞ【keras 入門】

Python

ニューラルネットワーク」とは、生物の神経回路網からアイデアを得た、人工的なネットワークモデルの1つです。

「ニューラル」は、「ニューロン」という神経細胞からきています。

ニューラルネットという人工的なネットワークの応用例として有名なのは、「画像の分類」などがあります。

画像を分類するためには、画像の特徴を認識する必要があります。

この「画像認識」などと呼ばれるタスクでは、ディープラーニングが非常に良い成績を収めています。

 

 

ディープラーニングは人工知能(ai)・機械学習の1つです。

ニューラルネットワークをミルフィーユのように多数積み重ねたネットワーク構造をしています。

ネットワークを複雑化することで、複雑なパターンも認識でき、それにより精度が向上したと考えられています。

なので、ニューラルネットワークとディープラーニングの違いは、ネットワーク構造の層の数が違うことです。

層を多層化した結果、データの複雑な規則性を表現する能力が備わったと言えます。

 

 

ニューラルネットワークは、分類問題だけでなく、

回帰問題」にも使うことができます。

「回帰」とは、データを式で表現することを言います。

ニューラルネットワーク回帰」を行うことで、データの規則性を表現した数式を得ることができます。

その数式を「ニューラルネットワークモデル」と呼びます。

ニューラルネットワーク回帰の例としては、例えば、

  • 気温から売上を予測する

といった一般的なペアのデータのモデル化に使えます。

 

  • ニューラルネットワークの仕組みとは?
  • ニューラルネットワークの重み・バイアス・活性化関数ってなに?
  • ニューラルネットワーク回帰をPythonなどで実装してみたい

と思われる方も多いかと思います。

 

そこで本記事では、

  • ニューラルネットワークの仕組み
  • ニューラルネットワーク回帰のアルゴリズム
  • ニューラルネットワーク回帰を Python kerasで実装する方法

などについて、サンプルコードを交えながら、わかりやすくまとめます。

 

特に、線形回帰と比較しながら説明することで、

  • ニューラルネットワーク回帰と線形回帰の違い

を通じて、ニューラルネットワーク回帰のイメージを直感的に理解しやすいかと思います。

加えて、ニューラルネットワークを重ねたディープニューラルネットワークの理解も深まるはずです。

 

 

【ニューラルネットワーク Python】ニューラルネットワークとは?種類やモデル、仕組みを学習し、Python で入門・実装したいあなたは、サンプルコードなどもこちらをどうぞ【keras 入門】

ニューラルネットワークの仕組みとは

ニューラルネットワークモデルとは

ニューラルネットワークとは、神経細胞ネットワークからヒントを得た、人工ネットワークです。

その人工ネットワークのことを、

ニューラルネットワークモデル」と呼びます。

人間の脳内とニューラルネットワークモデルを比較してみます。

人間の脳内には、神経細胞がたくさん存在しています。

それを模式的に表したのが以下の図になります↓

 

加えて、神経細胞同士は、シナプスという連絡道路でつながっています。

これをオレンジの矢印で書いています。

 

 

これをもとに考えられたのがニューラルネットワークモデルになります。

ニューラルネットワークモデルでは、

  • 神経細胞のことを「ノード
  • シナプスのことを「ネットワーク

のように呼ぶことがあります。

ノードは、役割ごとにグループ分けされています。

  • 情報の入力を担当する「入力層
  • 入力層から情報を受け取り処理をして出力する「隠れ層
  • 隠れ層から情報を受け取って結果を出力する「出力層

と呼びます。

(ちなみに、ニューラルネットワークモデルには、他にもいろいろな種類がありますが、ここでは一番基本的なモデルをご紹介しました)

 

次に、ニューラルネットワークモデルで、

情報が入力から出力まで、どのように伝わるのか説明します。

 

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