ディープラーニング ニューラルネットワークについて

電気のスイッチは、身の回りのものを オンにしたりオフにしたりします。 脳の中のニューロンも、 同じようなオンとオフのスイッチです。 ニューロンがオンになると、 軸索で繋がった別のニューロンに 電気信号が送られ、そのニューロンもまた オンになるといったことが起こります。 このようなスイッチが無数に、 例えば脳のニューロンのように １千億個も存在し、 それらが互いに結びついたら、 どんなすばらしいことが起こるでしょうか。 人と同じような意識や愛情でしょうか。 データサイエンスの中でも、 人の脳神経網の成り立ちに ヒントを得た 人工ニューラルネットワークは、 まさにこうした新しい発展を 目指している分野です。 人工ニューラルネットワークは、 さまざまな技術に関わっています。 無人でも安全に走行できる自動運転車、 MRI（エムアールアイ）や心電図の結果から 病気の診断を支援するシステム、 タグなどがついていない画像から 目当ての写真を見つけ出す システムなどです。 実際、ディープラーニング ニューラルネットワークに 代表されるこの分野は、 近年さまざまな領域に応用されて めざましい成果を上げるようになっており、 その動向がますます注目されています。 次々に新しいバリエーションが 登場する様子は、 「AI 界のカンブリア爆発」とも 呼ばれています。 では、ディープラーニング ニューラルネットワークとは何かという、 大元の問いに戻りましょう。 画面はごく単純化したバージョンです。 ここには、入力層、実際の処理を行う 隠れ層、結果を示す出力層があります。 例えば、写真に何が写っているかを 判定して分類するニューラルネットワークを 作る場合を考えてみましょう。 デジタル写真に含まれる 微細なピクセルすべてについて、 縦と横の座標値と、赤、緑、青の ３原色の分量をデータとして 取り込むことにします。 ですから、写真を構成している 無数のピクセルそれぞれにつき、 ５つの数値が得られます。 この５つの数字が、 ニューラルネットワークの入力層に 取り込まれます。 ここから、入って来た情報を組み合わせて 処理していくプロセスが始まります。 ニューラルネットワークの思考法は 必ずしも人間の思考法と 一緒というわけではありませんが、 まずは画像に含まれる線を…