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機械学習、画像処理など

ニューラルネットワークとは

キーワード

  まずは、キーワードのピックアップ。

  神経細胞(neuron)

  • 生物の情報処理(+伝達)を行う基本要素。

  膜電位(membrane potential)

  ニューラルネットワーク(neural network)

神経細胞での情報処理の流れ

  下記は、神経細胞の一部である。

  神経細胞では、これらの働きにより、入力信号が出力信号に変換され、他の神経細胞に伝達される。処理過程のイメージはこんな感じ。

  1. 細胞体あるいは樹状突起で入力信号を受信
  2. 細胞体が入力信号を出力信号に変換
  3. 軸索を通じて、出力信号を送信
  4. シナプス結合を介して他細胞に到着

細胞体での信号処理

  上記で説明したように、入力信号は細胞体で出力信号に変換される。その出力信号は、膜電位が閾値を超えているか否かで決定される。

  多数のシナプスから得られる入力信号には正負があり、これらは加算された後に出力信号に変換される。

  そして、閾値作用は、入力信号を非線形に出力信号変換する。(これが活性化関数が非線形な理由だろう..)

ニューラルネットワークのモデル化

  これまでに述べた神経細胞の働きを数理モデル化したのが、深層学習等におけるニューラルネットワークである。これは、神経細胞と同様、各入力の重みつき和を非線形変換させて出力する。

  また、このニューラルネットワークの形態は以下の2つに大別できる。

感想

本で読んだことを記事にするのは難しいですね…😭

今回、コンピュータが実現するニューラルネットワーク神経細胞を模倣したものだということがよく分かりました。

  今回は説明していませんが、今まで活性化関数が非線形であることがずっと疑問でした。でも、神経細胞自体が非線形な信号変換を行なっていることを知って合点しました。

最後に

  最後まで読んで下さり本当にありがとうございます。アドバイスとか質問を下さると嬉しいです。 

 まだまだ未熟ですが、これからも頑張って発信していきます!

 

はじめまして

はじめまして、panruuです。

今日からブログを更新していきます。

主に、私が本を読んで学んだことや感じたことを書いていきたいと考えてます。

私自身、誰かが書いてくださったブログのおかげで、勉強の理解が進んだ経験が幾度とあります。

このブログが、私を手助けしてくれたブログの様に、勉強をしている人の助けになれば嬉しいです。

そして、私もこのブログを通じて成長したいと思います。

最後まで読んで下さり、ありがとうございます😊

引き続き、よろしくお願いします。