YouTubeでも公開中
この記事の内容は動画で見ることもできます！
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。
ニューロンとシナプスの重み
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。
重みは重要度
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。
続きはYouTubeに公開しています！
ねこアレルギーの AI
続きはYouTubeに公開しています。お時間ある方は覗いていただけると喜びます。
https://www.youtube.com/channel/UCbCHn_q5MUAz5ZDNA-wKsug
Created by NekoAllergy