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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とは、人工知能を作るための仕組みです。ニューラルネットワークを組み立てることで、人工知能を作ることができます。このように、丸いやつが線で繋がっているようなものを、ニューラルネットワークと呼びます。

ニューラルネットワークは層構造になっていて、左から、「入力層」「中間層」「出力層」と呼びます。このニューラルネットワークに、画像などを入力すると、入力された数値をもとに、いろいろな計算をしてくれます。

数字をリレーのようにどんどん繋いでいくことで、最終的な結果が導き出されます。ニューラルネットワークの中でしている計算は、だいたいが足し算と掛け算なので、そこまで難しくありません。

ニューラルネットワークの中でどんな動きをしているのか、詳しく見ていきましょう。

この丸を「ニューロン」と呼びます。1 つのニューロンは数字を 1 つ持っています。

ニューロンの数字は、線を通って、次のニューロンへと進んでいきます。この線を「シナプス」と呼びます。シナプスは数字の通り道です。このへんの呼び名は覚えなくても問題ありません。

ニューロンから送られた数字は、シナプスを通って、次のニューロンに足されます。このシナプスを通る時、数字は変わります。シナプスにあるこの数字を「重み」と呼びます。

この例では、3 に 2 が掛けられ、次のニューロンに 6 が運ばれます。このように、重みがかけられながら、数字は次の層へと進んでいきます。

1 つのニューロンからは、たくさんのシナプスが伸びています。

その全てのシナプスに同じ数字が進んでいきます。このとき、その通り道によって重みの値は違っています。ニューロンの数字は、それぞれのシナプスへ進んでいき、それぞれの重みが掛けられて、次のニューロンに足されていきます。

これらの重みは、前のニューロンからきた値が、次のニューロンにとって「どれくらい重要か」を表しています。重みの値が大きいほど、その値は次のニューロンにとって大切な情報となっています。

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