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スマートホーム(スマートハウス)の記事
2019.04.08
2019.11.25

ニューラルネットワークとは?人工知能やディープラーニングには欠かせない基本的な仕組みと構造について

記事ライター:iedge編集部

人工知能ディープラーニングに欠かせない「ニューラルネットワーク」。人間の頭脳をもとに考え出された仕組みなのですが、具体的にその内容を把握している方は多くありません。

また、人工知能やディープラーニングといった分野においては専門的、学術的なサイトが多く、一般の人が理解するうえではハードルが高く感じてしまいがちです。

そこで今回は、ニューラルネットワークとは何なのか、その構造や機械学習の方法などをできるだけ分かりやすく、具体的な事例なども交えながら紹介していきます。

この記事を最後まで読んでいただくことで、人工知能やディープラーニングの基本となるニューラルネットワークの概要を知ることができます。

▼この記事でわかる!

  • ニューラルネットワークの意味
  • ニューラルネットワークが”できること”
  • ニューラルネットワークと人工知能の関係性

 

 

ニューラルネットワークの基本

ニューラルネットワークのイメージ画像

ニューラルネットワークは人工知能の発展において重要な役割を果たす仕組みのひとつです。とりわけ第三次人工知能ブームにおいてはディープラーニング(深層学習)が大きなキーワードとなっていますが、ディープラーニングを実現するうえでもニューラルネットワークは必要不可欠な存在です。

ニューラルネットワークを簡単に説明すると、人間の脳の仕組みを応用した人工知能のモデルとなるものです。人間の脳にはニューロンとよばれる脳細胞がありますが、これを模した仕組みであるためニューラルネットワークとよばれています。

「人工知能」という名の通り、脳を人工的に作り出すために考え出された技術がニューラルネットワークであるといえるでしょう。

このように、ニューラルネットワークの基本は人間の脳細胞を模したものであり、ディープラーニングに必要不可欠な存在であるというのが大きなポイントです。

 

 

ニューラルネットワークの構造

ニューラルネットワークのイメージ画像

ニューラルネットワークは人間の脳細胞を模した仕組みです。そのため、ニューラルネットワークの基本的な仕組みや構造を理解するためには、まずは人間の脳細胞であるニューロンというものを理解する必要があります。

人間の脳には無数の神経細胞がありますが、それぞれが結合を繰り返しながら進化しています。神経細胞から「軸索」とよばれる触手のようなものが伸び、他の神経細胞にある「樹状突起」とつながります。

これを繰り返し、脳細胞は進化していくのですが、この結合したひとつの脳細胞の単位を「ニューロン」とよんでいます。そのため、ニューロン同士の結合が活発になることによって脳細胞も活性化していくことになります。

また、ニューロン同士が結合する際には軸索と樹状突起の間に「シナプス」とよばれるものが存在し、一定の電気信号になって初めて他のニューロンと結合するという仕組みになっています。

例えば、教科書を一通り眺めただけでは記憶に定着しないのは、脳内に流れる電流が少ないためにシナプスが他の細胞に電流を送ることができないことが原因です。繰り返し読んだり書いたりすることで、脳に繰り返し情報が入ってきて、そのたびにシナプスに電流が流れて結合を促進することになります。

ちなみに、人間の頭脳には微弱な電流が流れているということを耳にしたことがある方も多いと思いますが、これはニューロン同士が情報をやり取りする際に生じているものです。それではこのような人間の脳の仕組みをニューラルネットワークに応用するとどうなるのでしょうか。

ニューラルネットワークの構造もニューロンと基本的には同様で、さまざまなデータをもとに出力を行います。このとき、「データ」を樹状突起と考えると分かりやすいです。入力される情報が多ければ多いほど、判断材料も豊富になり正確なデータが出力されることになります。

どれだけの量のデータが入力されたか、その「重み」となるのがシナプスであると考えることができます。出力されたデータは新たに記憶のようなものとして定着し、次のニューラルネットワークと結合していきます。

これがニューラルネットワークの基本的な構造です。

 

ニューラルネットワークの種類

脳の形をしたオブジェを指差す女性

ニューラルネットワークには大きく分けて3つの種類が存在します。それぞれの特徴について分かりやすく簡潔に紹介しましょう。

1.ディープニューラルネットワーク

ディープラーニングには欠かせないニューラルネットワークの仕組みです。ニューラルネットワークの結合は従来3層までしか対応できませんでしたが、ディープニューラルネットワークの登場によって4層以上の多層に対応可能になりました。

2.畳み込みニューラルネットワーク

画像認識や自然言語処理の分野において利用される仕組みで、「CNN(Convolutional Neural Network)」ともいわれます。画像を認識する際に、画像全体像を比較するのではなく、局所的に一部分を切り取りながら対応付けをしていくというものです。

3.再帰型ニューラルネットワーク

再帰型ニューラルネットワークは時系列を扱う際に利用されるもので、「RNN(Reccurent Neural Network)」ともよばれます。文章における文脈や日時データなどの連続的なデータを判断するときに多用されます。

 

ニューラルネットワークとディープラーニング

ニューラルネットワークの歴史は意外と古く、実は1940年代前半に形式ニューロンというものが発表されてから70年以上の歳月が流れています。その間、人工知能はブームと衰退を繰り返してきました。2006年にディープラーニングという発想が生まれて以降、現在に至るまで第三次人工知能ブームが続いています。

なぜディープラーニングがここまでのブームになったかといえば、ニューラルネットワークの進化があります。それまでのニューラルネットワークは3層までの層数にしか対応できなかったのですが、4層以上に対応可能となったことで精度が飛躍的に向上する結果となりました。

当然のことながら3層よりも4層以上のほうがより細かな条件で比較することができ、人工知能の精度も大幅に向上します。この仕組みこそがディープラーニングを支えるカギであり、もっとも重要なポイントといえます。

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ニューラルネットワークの学習と予測

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