ニューラルネットワーク

機械学習

ニューラルネットワークとは?

 状態:-  閲覧数:887  投稿日:2018-04-25  更新日:2018-05-18  

表記


英語
・neural network

漢字
・神経回路網

神経細胞の情報伝達の仕組みを応用したもの


「脳機能に見られるいくつかの特性」を「計算機上のシミュレーションによって表現すること」を目指した数学モデル
・生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク(artificial neural network、ANN)とも呼ばれる

シナプスの結合強度を変化させ、問題解決能力を持つモデル


シナプス
・電気信号をつたえる通信経路

シナプスの結合によりネットワークを形成した人工ニューロン(ノード)が、学習によってシナプスの結合強度を変化させ、問題解決能力を持つようなモデル全般を指す
・一般的なニューラルネットワークでの人工ニューロンは、生体のニューロンの動作を極めて簡易化したものを利用する

ニューロン同士のつながりの強さを「重み」で表現する
・ニューロンのつながりの強さは重みによって表現されている

モデル化とは? / ニューロンのモデル化

 閲覧数:242 投稿日:2018-04-29 更新日:2018-05-16 

モデル化とは?


「自然界の事象」を、数式によって表現すること

ニューロンのモデル化


「生体ニューロンの動作」を、数式で表現すること
・生体ニューロンの動作は、実際には極めて複雑である
・したがって、生体ニューロンの動作の全てを忠実にモデル化することは不可能
・そこで、ニューラルネットワークを構成する1つの要素として、生体のニューロンの動作の本質的な特徴を失うことなく、なるべく簡単な数式でモデル化する必要がある

ニューロンで構成される複数の層が存在


ニューラルネットワークとは、「人間の脳神経系のニューロンを数理モデル化したもの」の組み合わせのこと
・前後の層の間でのみ情報のやり取りがなされる

年表

 閲覧数:206 投稿日:2018-05-10 更新日:2018-05-20 

1943年


形式ニューロン
・ウォーレン・マカロック(McCulloch)とウォルター・ピッツ(Pitts)が形式ニューロンを発表

1958年


パーセプトロン
・フランク・ローゼンブラットがパーセプトロンを発表

1969年


「単純パーセプトロン」は「線形分離不可能なパターン」を識別できない
・マービン・ミンスキーとシーモア・パパートが著書『パーセプトロン』の中で、単純パーセプトロンは線形分離不可能なパターンを識別できないことを示した

1979年


ネオコグニトロン
・福島邦彦がネオコグニトロンを発表し、文字認識に使用し、後にこれが畳み込みニューラルネットワークへと発展する

1982年


ホップフィールド・ネットワーク
・ジョン・ホップフィールドによってホップフィールド・ネットワーク(再帰型ニューラルネットワーク)が提案された

1985年


ボルツマンマシン
・ジェフリー・ヒントンらによりボルツマンマシンが提案された

1986年


バックプロパゲーション
・デビッド・ラメルハートらにより誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)が提案(再発見)された

1988年


畳み込みニューラルネットワーク
・畳み込みニューラルネットワークを Homma Toshiteru ら音素の認識に、1989年に Yann LeCun らが文字の認識に使用した
・LeCunらの多層の畳み込みニューラルネットワークは後にディープラーニング
の一種に分類されることになる

1995年


神経情報処理の基礎理論の研究
・甘利俊一が「神経情報処理の基礎理論の研究」で日本学士員賞を受賞

2006年


Deep belief network
・ジェフリー・ヒントンらによりオートエンコーダおよびディープ・ビリーフ・ネットワークが提案され、これが、ディープラーニングへと発展した

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ニューロン

特徴ベクトル

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2022/7/1 1:01 更新