ディープラーニング
みなさま、こんにちは！
今日も張り切っていきましょう！！
今までのOutPutで機械に学習する能力を与えることで、機械に何かを識別させたり、
予測させたり、自分の中でフィードバックしてより良い行動をさせるようにする
機械学習について話してきました。
今回はちょっと話題が逸れまして・・
何かと話題になっているディープラーニングについてOutPutしていこうかなと思います
ディープラーニングとはどんなものかと言いますと・・
脳のニューロンを真似したものを作れば脳みたいに処理ができるコンピューターが
できるのではないかという考えからスタートしたアルゴリズムです
上手いこと言えませんが、ディープラーンニングに至るまでの歴史を辿れば
次第にわかってくると思います。
「人間の脳を真似ればいい感じのがつくれるのでは？」
という考えは昔から存在していて1943年にウォーレン・マカロックさんと
ウォルターピッツさんが形式ニューロンという仕組みを考えました。
Fig.1がウォーレン・マカロックさんFig.2がウォルター・ピッツさんです。
彼らは人間の脳はニューロンで構成されているのだからニューロンを
コンピューターで再現すればいいのでは？とひらめいたわけです。
このひらめきにより形式ニューロンが誕生しました！
ここから人工ニューロンに関する試行錯誤や研究が積み重なり
ディープラーニングが誕生したのです！！
もっと詳しい道のりを見ていきましょう！
[形式ニューロンの出力方法]
我々の脳にあるニューロンは電気信号を他のニューロンに伝えていきます。
簡単に言えば神経細胞の電気信号が強い入力を短時間で受けると軸索を通って
他の神経細胞に伝わります。
実際にはもっと複雑ですが単純にマカロックさんとピッツさんは考えて人工ニューロンを考えました。
このような感じになります
入力層からの信号を出力層に伝えて処理をして行く。そしてまた伝えるというものです
ではどのような処理を行っているのでしょうか？
実は入力から出力に渡る際の矢印に重みという特徴的な数値が設定されています。
重みの値は基本的には自由でいくらでも設定できるのですが入力値の値とその重みで特殊な計算をして一定以上の数字になるかどうかで判断して
例えば合計が0以上になれば出力は１、0未満は0というように決めてあげるのです。
このような単純なものでも実は組み合わせ方や重みをうまく調整すればそこそこの処理をすることができたのです。
人工ニューロンが組み合わさったものをニューラルネットワークと言います。
ニューラルネットワークを複雑にすれば人間らしい処理ができるのでは？
みなさんそう思いますよね？？
次回は、このニューラルネットワークについてちょっと深めにOutPutしていきます
今日も見ていただきましてありがとうです。
参考文献
コンピューターで「脳」はつくれるか
AIが恋に落ちる日
