ニューラルネットワーク|AI・人工知能の用語

ニューラルネットワークは、ニューロン(神経細胞)が相互接続されて脳が機能する人間の脳の仕組みを、コンピューター上で真似ようと考え出された数理モデルです。

しかし、これはニューロンの情報伝達を簡略化したものであるため、事前に定義された層やルールにより情報が伝達されるものであり、生物としての脳の複雑な仕組みをそのまま反映したものではありません。

最近のディープラーニングの注目により、その基礎となるニューラルネットワークも再び注目されているようですが、ニューラルネットワーク自体は、1990年代に「遺伝子アルゴリズム」や「ファジイ制御」などと供にAIや制御工学などの関係者の間でブームとなったものです。

ニューラルネットワークの学習とは、ニューラルネットワークの出力層で人間の望む結果(正解)が得られるようにパラメータを調整する作業を意味します。

ニューラルネットワークは、この学習の過程を経て正解にたどり着くためのルールを学習します。学習用の入力データが多くなるほど、入力層と出力層の間の層(ニューロンたち)のパラメータが最適化されてニューラルネットワークの出力の精度(正解にたどり着く確率)が向上します。


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