ニューラルネットワークは、人工知能（AI）の分野で非常に重要な技術の一つです。特に、画像認識や音声認識、さらにはゲームのプレイなど、さまざまな分野で使われています。この技術は、人間の脳が情報を処理する仕組みを模倣して設計されています。このメモでは、ニューラルネットワークの基礎から、バイアスや活性化関数といった重要な要素について解説します。
ニューラルネットワークとは？
ニューラルネットワークは、基本的に「ニューロン」という小さな計算ユニットの集合です。このニューロンは、人間の脳内の神経細胞（ニューロン）の働きを模倣しています。人間の脳では、ニューロン同士が信号を送り合いながら情報を処理しますが、同じようにニューラルネットワークでも、入力されたデータをニューロン同士がやり取りしながら結果を出力します。
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は、大きく3つの層（レイヤー）から構成されています。
- 入力層（Input Layer）：データが最初に入る層です。例えば、画像を扱う場合は、画像のピクセル情報がこの層に入力されます。
- 隠れ層（Hidden Layer）：この層では、入力されたデータが複雑な計算を行い、次の層に渡されます。隠れ層が多いと、ネットワークはより複雑なパターンを学習できます。
- 出力層（Output Layer）：最終的な結果を出す層です。例えば、猫か犬かを判定するニューラルネットワークの場合、「猫」や「犬」といった結果がここで出力されます。
ニューロンの働き
それぞれのニューロンは、入力されたデータを受け取り、重み（weight）という値を使って計算します。計算の結果が次のニューロンに伝わり、最終的に結果が出力される仕組みです。
バイアスが必要な理由
バイアスは、ニューラルネットワークにおける重要な要素です。バイアスとは、ニューロンに追加される一定の値のことです。このバイアスがあることで、モデルはより柔軟な動作が可能になります。
バイアスの役割
バイアスがなぜ重要なのかを簡単な例で説明します。例えば、一次関数 ( y = ax + b ) を考えてみましょう。ここで ( a ) が重み、( b ) がバイアスに相当します。もしバイアスがなかった場合（つまり ( b = 0 )）、グラフは必ず原点を通過します。しかし、実際のデータは必ずしも原点を通過するわけではないため、バイアスが必要となります。
バイアスを使うことで、ニューラルネットワークはより柔軟にデータを扱えるようになります。つまり、バイアスがあることで、入力がすべてゼロのときでも、出力を調整できるのです。
もう少し専門的に言うと、バイアスがないと、モデルは線形なデータしか学習できなくなりますが、バイアスを導入することで非線形なデータにも対応できるようになります。
活性化関数（Activation Function）とは？
活性化関数は、ニューラルネットワークの動作において非常に重要な役割を果たします。活性化関数を使うことで、ニューラルネットワークは単なる線形なモデルではなく、より複雑な問題を解決できるようになります。
活性化関数の目的
活性化関数は、ニューロンからの出力を調整するために使われます。入力データに対して単に重みを掛け算して出力するだけでは、ネットワークが十分な複雑さを持つことができません。そのため、活性化関数を使って非線形性を導入し、ネットワークがより複雑なパターンや特徴を学習できるようにします。
代表的な活性化関数
いくつかの代表的な活性化関数を紹介します。
1. シグモイド関数（Sigmoid Function）
シグモイド関数は、出力を0から1の範囲に収めるために使われます。この関数は特に2値分類問題（例えば、猫か犬かを判別する問題）でよく使われます。シグモイド関数の式は以下の通りです。
2. ReLU（Rectified Linear Unit）
ReLUは、最近のニューラルネットワークでよく使われる活性化関数です。この関数は、入力が正のときはそのまま出力し、負のときはゼロを出力するという非常にシンプルなものです。ReLUの利点は、計算が非常に軽く、大規模なネットワークでも効率的に動作することです。
3. ソフトマックス関数（Softmax Function）
ソフトマックス関数は、分類問題でよく使われます。特に、複数のクラスに分ける必要がある場合に便利です。例えば、数字認識の問題では、0から9までの10クラスに分類する必要がありますが、このような場合にソフトマックス関数が使われます。
ソフトマックス関数は、入力された値を0から1の範囲に正規化し、その合計が1になるように調整します。つまり、各クラスに対する確率を出力するのです。
今回の感想
今回はプログラムの実装なしの座学のみの知識習得でした。ニューラルネットワークについてなんとなく仕組みは理解できましたがこれをどうやってプログラムに落とし込むのかを次回のメモで実践しながら残していきたいと思います。
この記事は下記の書籍を参考にしています。
