ディープラーニングとは何か。
目次
単純パーセプトロン
- 「ニューラルネットワーク」：人間の脳の中の構造を模したアルゴリズム
- ニューロンの結びつきによる神経回路
- 情報を受け取るとニューロンに電気信号が伝わり、これがネットワーク内を駆け巡る
- 「単純パーセプトロン」：複数の特徴量を受け取り、1つの値を出力するもの
- 「入力層」と「出力層」とがある
- 入力層と出力層とのつながり→「重み」
- 0から1の値を取る関数→「シグモイド関数」
- 「活性化関数」：層の間をどのように伝播させるかを調整する関数
多層パーセプトロン
- 入力層・出力層以外に層を追加する→「隠れ層（中間層）」→「多層パーセプトロン」
モデルの学習
- 「パラメータ」：正しく予測するための最適化すべき重みの値
- 「ハイパーパラメータ」：最適化関数で求めることができない値
- 「誤差関数（損失関数）」：予測誤差を最小化する関数
ディープラーニングの基本
- 「ディープラーニング」とは、隠れ層を増やしたニューラルネットワーク
- ニューラルネットワークを応用した手法
- 「ディープニューラルネットワーク」（人工知能の研究分野を指すもの）
