ニューラルネットワークとディープラーニングの概要：構造、タイプ、制限

この記事を読んでいるので、基本的な機械学習を理解している可能性があります。技術的ではないにしても、少なくとも機械学習の理論的側面については理解しています。

ディープラーニングは、機械学習の次の論理的なステップです。 従来の機械学習では、機械は監督または強化に基づいて学習するように作られていました。 ただし、ディープラーニングは、人間の学習プロセスを再現することを目的としており、システムが独自に学習できるようにします。

これはニューラルネットワークを使用して可能になります。 脳内のニューロンとそれらがどのように機能するかを考えてください。 ここで、それらが人工ネットワークに変換されたかどうかを想像してみてください。これが人工ニューラルネットワークです。

ディープラーニングとニューラルネットワークは、私たちが知っている世界に革命をもたらすでしょう。このテクノロジーに関しては、開梱することがたくさんあります。

この紹介記事では、ディープラーニングについて簡単に理解し、ニューラルネットワークの仕組み、さまざまなタイプ、ニューラルネットワークのいくつかの制限について説明します。

ディープラーニング–簡単な概要

ディープラーニングは、機械学習のサブフィールドと考えることができます。 ただし、従来の機械学習アルゴリズムやシステムとは異なり、深層学習システムは複数のレイヤーを使用して、供給される生の入力から高次の特徴を抽出します。 層の数が多いほど、ネットワークは「深く」なり、特徴抽出と全体的な学習が向上します。

ディープラーニングという用語は1950年代から存在していましたが、当時のアプローチはかなり人気がありませんでした。 この分野でより多くの研究が行われるにつれて、深層学習は進歩し続け、今日、ニューラルネットワークを利用した高度な深層学習手法があります。

ディープラーニングにおけるニューラルネットワークのより一般的なアプリケーションのいくつかには、顔検出、オブジェクト検出、画像認識、テキスト読み上げの検出と転写などが含まれます。 しかし、私たちは表面を引っ掻いているだけです–まだ発見することがたくさんあります！

したがって、ディープラーニングの理解を深める前に、まずAIの人工ニューラルネットワークとは何かを理解することから始めなければなりません。

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人工ニューラルネットワーク

ANNは、実際の人間の脳がどのように機能するかに触発され、ディープラーニングの基盤を形成します。 これらのシステムは、データを取り込み、データ内のパターンを見つけるようにトレーニングし、同様のデータの新しいセットの出力を見つけます。

それがディープラーニングの原動力です。ニューラルネットワークはそれ自体で学習し、人間の介入なしにパターンを自動的に見つけることでより強力になります。 その結果、ニューラルネットワークはデータの並べ替えおよびラベル付けシステムとして機能できます。

最初にパーセプトロンを理解することにより、ANNを深く理解しましょう。

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パーセプトロン

ANNは、私たちの脳のニューラルネットワークがニューロンと呼ばれる小さなユニットで構成されているように、小さなユニットで構成されています。 ANNの小さな単位はパーセプトロンと呼ばれます。 基本的に、パーセプトロンには1つ以上の入力層、バイアス、活性化関数、および最終出力が含まれています。

パーセプトロンは、入力を受け取り、それらを重みで乗算し、それらを活性化関数に渡して出力を生成することによって機能します。 すべての入力がゼロであっても問題が発生しないように、バイアスの追加は重要です。 次の式で機能します。

Y = ∑（重み*入力）+バイアス

したがって、最初に発生するのは、単一のパーセプトロン内での計算です。 ここで、加重和が計算され、活性化関数に渡されます。 繰り返しますが、三角関数、ステップ関数、活性化関数など、さまざまなタイプの活性化関数があります。

人工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を開発するための最初のステップは、パーセプトロンのさまざまな層をグループ化することです。 このようにして、多層パーセプトロンモデルを取得します。

これらの複数のレイヤーのうち、最初のレイヤーは入力レイヤーです。 このレイヤーは入力を直接取り込みます。 一方、最後のレイヤーは出力レイヤーと呼ばれ、目的の出力を作成する役割を果たします。

入力レイヤーと出力レイヤーの間のすべてのレイヤーは、非表示レイヤーと呼ばれます。 これらのレイヤーは、機能入力または最終出力と直接通信しません。 むしろ、ある層の隠れ層ニューロンは、異なるチャネルを使用して他の層に接続されます。

活性化関数から得られる出力は、ニューロンが活性化されるかどうかを決定するものです。 ニューロンがアクティブ化されると、通信チャネルを使用して次の層にデータを送信できます。 したがって、すべてのデータポイントはネットワーク全体に伝播されます。

最後に、出力層では、値が最も高いニューロンが発火によって最終出力を決定します。 すべての伝播後にニューロンが受け取る値は確率です。 これは、ネットワークが受信した入力に基づいて、最も高い確率値を介して出力を推定することを意味します。

最終出力を取得したら、それを既知のラベルと比較し、それに応じて重量調整を行うことができます。 このプロセスは、最大許容反復または許容可能なエラー率に達するまで繰り返されます。

それでは、利用可能なさまざまなタイプのニューラルネットワークについて少し話しましょう。

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さまざまな種類のニューラルネットワーク

今日は、ディープラーニングに使用される最も人気のある2つのタイプのニューラルネットワーク、つまりCNNとRNNについて見ていきます。

CNN –畳み込みニューラルネットワーク

CNNは、単純な2D配列を操作する代わりに、ニューロンの3D配置を操作します。 最初の層は畳み込み層と呼ばれます。 この畳み込み層の各ニューロンは、入力情報のごく一部のみを処理する役割を果たします。 この結果、ネットワークは全体像を小さな部分で理解し、それらを複数回計算して全体像を正常に完成させます。

したがって、CNNは、画像認識、オブジェクト検出、およびその他の同様のタスクに非常に役立ちます。 CNNが成功している他のアプリケーションには、音声認識、コンピュータービジョンタスク、機械翻訳などがあります。

RNN –リカレントニューラルネットワーク

RNNは、1980年代頃に脚光を浴び、時系列データまたは順次データを使用して予測を行います。 したがって、音声認識、自然言語処理、翻訳などの時間的または順序的なソリューションに便利です。

CNNと同様に、RNNも学習して予測を行うためのトレーニングデータを必要とします。 ただし、RNNがCNNと異なる点は、RNNが1つの層の出力を記憶し、それを他の層のニューロンにフィードバックできることです。 結果として、これは、単にANNのように情報を転送するのではなく、情報を再処理し続けるフィードバックネットワークと考えることができます。

ニューラルネットワークでの作業の制限

ニューラルネットワークは、進行中の研究と修正の領域です。 そのため、テクノロジーに高度な変更を加えるために解決および修正されているいくつかの欠点がしばしばあります。 ニューラルネットワークのいくつかの制限を見てみましょう。

大量のデータが必要

ニューラルネットワークは、適切に機能するために大量のトレーニングデータを処理します。 大量のデータがないと、ネットワーク自体のトレーニングが困難になります。 さらに、ニューラルネットワークには、学習率、層ごとのニューロンの数、隠れ層の数など、いくつかのパラメーターがあります。これらのパラメーターは、予測の有効性と速度を最大化しながら予測エラーを最小化するために適切に調整する必要があります。 目標は、ニューラルネットワークが大量のデータを必要とする人間の脳機能を複製できるようにすることです。

主にブラックボックスとして機能します

隠れ層がどのように機能し、組織化されているかを見つけるのは難しいことが多いため、ニューラルネットワークはブラックボックス環境と見なされることがよくあります。 そのため、エラーが発生した場合、エラーの原因を突き止めて修正するのは非常に困難で時間がかかります。 忘れないでください、それもかなり高価になります。 これが、銀行や金融機関がまだニューラルネットワークを使用して予測を行っていない主な理由の1つです。

開発には時間がかかることがよくあります

ニューラルネットワークはそれ自体で学習するため、従来の機械学習方法と比較した場合、コストがかかることを除けば、プロセス全体に時間がかかることがよくあります。 ニューラルネットワークは、学習を行うために大量のトレーニングデータと計算能力を必要とするため、さらに計算と経済的にコストがかかります。

結論は

さらに、この世界は毎週のように急速に進化しているということです。 ディープラーニングとニューラルネットワークを機能させる方法について詳しく知りたい場合は、IIIT-Bと共同で提供される機械学習とディープラーニングの高度な証明書プログラムを確認することをお勧めします。 この8か月のコースでは、1対1のメンタリングから業界のサポート、配置ガイダンスまで、キャリアを開始するために必要なすべてを提供します。 今日登録してください！