ニューラル ネットワークの概要 [+ 7 つの学習リソース]

ニューラル ネットワークは、人間の神経系のニューロンの複雑な接続を再現するために開発されました。

生物学的神経系は信号の中継と処理において非常に効率的であるため、機械が人間のような知能を生み出すのに役立つ可能性があると考えられていました。

これにより、人間の脳のニューロンのクラスターと同じようにデータを処理および転送できる人工ニューロンのネットワークが作成されました。

これにより、機械が学習してインテリジェントに応答する能力が大幅に強化され、ニューラル ネットワークが誕生しました。

この記事では、ニューラル ネットワーク、その仕組み、利点、その他の重要な側面について説明します。

はじめましょう！

ニューラルネットワークとは何ですか?

ニューラル ネットワークまたは人工ニューラル ネットワーク (ANN) は、生物学的な脳のように情報を処理するように機械/コンピューターに教える人工知能 (AI) および機械学習 (ML) の一部です。ネットワークには、以前のアクティビティから学習して改善を続けることができる適応システムがあります。

ニューラル ネットワークは機械学習のサブグループであり、そのコアは深層学習アルゴリズムを使用して開発されています。 「ニューラル ネットワーク」という名前は、人間の脳内のニューロンの複雑なネットワークと、ニューロンが通信する方法にインスピレーションを受けています。

ニューラル ネットワークは、学習をサポートし、その能力を強化するために、トレーニング データを入力として使用します。過去のデータから継続的に学習し、精度を高め、強力で最新のツールとなります。

ニューラル ネットワークの歴史は、コンピューターの最初の時代にまで遡ることができます。ニューラル ネットワークの最初の例は、人間の脳機能に近似できる回路システムとしてウォーレン マカロックによって設計されました。

1958 年に、人工知覚の最初の例がフランク ローゼンブラットによって開発されました。 1982 年、ジョン ホップフィールドによって「リカレント ニューラル ネットワーク」に関する論文が発表されました。ニューラル ネットワークは 1988 年にタンパク質研究の分野で広く使用されました。

この技術はタンパク質の三次元形状を予測するために使用されました。 1992 年までに、3D オブジェクトを認識するアルゴリズムが開発されました。

現在、ニューラルネットワークは高度に進歩しています。これらは、ヘルスケア、航空宇宙、防衛からサイバーセキュリティ、マーケティング、天気予報に至るまで、複数の分野で使用されています。

ニューラルネットワークはどのように機能するのでしょうか?

上で説明したように、ニューラル ネットワークの開発は、ニューラル アーキテクチャの観点から人間の脳に触発されました。人間の脳のニューロンは、信号が送信され情報が処理される、複雑で高度に相互接続されたネットワークを作成できます。これは、ニューラル ネットワークによって複製されるニューロンの機能として機能します。

ニューラル ネットワークが機能する基本的な方法は、ネットワーク内の複数の異なるニューロン層の相互接続によるものです。各ニューロンはノードを介して他のニューロンに接続されます。

前の層から入力を受信し、後の層に渡す出力を送信できます。このステップは、最終層で決定または予測が行われるまで繰り返されます。

ニューラル ネットワークの動作は、データが通過して処理されるネットワークの各層の個々のメカニズムの観点からよりよく理解できます。基本的な構造には、入力層、隠し層、出力層の 3 つの層があります。

入力層

ニューラル ネットワークのこの層は、外界からのデータの収集を担当します。データが収集された後、レイヤーはそのデータを処理してデータの内容を分析し、識別しやすくするためにデータにカテゴリを追加します。次に、データを次の層に送信します。

非表示レイヤー

隠れ層からのデータは、入力層および他の隠れ層から取得されます。ニューラル ネットワークには多数の隠れ層が存在する可能性があります。各隠れ層は、前の層から渡された入力を分析できます。入力は処理されてさらに渡されます。

出力層

最後の隠れ層から渡されたデータは出力層に到達します。この層は、ニューラル ネットワークの前の層で発生したデータ処理からの最終出力を示します。出力層には、入力に基づいて 1 つ以上のノードを含めることができます。

たとえば、バイナリ データ (1/0、Yes/No) を処理する場合、単一の出力ノードが使用されます。ただし、複数カテゴリのデータを扱う場合は、複数のノードが使用されます。

隠れ層は本質的に、複数のノード間の相互接続の深層学習ネットワークです。ノードの接続は「重み」と呼ばれる数値で表されます。これは、そのノードが他のノードにどの程度影響を与えることができるかを表します。正の値は別のノードを励起する能力を示し、負の値は別のノードを抑制する能力を示します。

ニューラルネットワークの種類

さまざまな種類の用途とデータに対して、それぞれ異なるアーキテクチャを持つさまざまな種類のニューラル ネットワークが適用されます。ニューラル ネットワークの種類のいくつかを次に示します。

#1. フィードフォワードネットワーク

このタイプのニューラル ネットワークには、相互接続された複数の隠れ層とニューロンが存在します。ここでは、情報の流れは順方向のみであり、逆伝播は行われないため、「フィードフォワード」という名前が付けられています。このレイヤーの数が多いほど、重みのカスタマイズに役立ちます。そしてそれゆえに学習するのです。

#2. パーセプトロン

これは、1 つのニューロンのみで構成されるネットワークの最も基本的な形式です。ニューロンは入力に活性化関数を適用してバイナリ出力を取得します。基本的に、入力値とノードの重みを加算し、その合計をアクティベーション関数に渡して出力を作成します。このタイプのネットワークには隠れ層は存在しません。

#3. 多層パーセプトロン

このタイプのニューラル ネットワークでは、フィードフォワード システムではサポートされていないバックプロパゲーションが可能です。これには、双方向のデータ フローを可能にするいくつかの隠れ層とアクティベーション関数が組み込まれています。入力は順方向に伝播され、重みの更新は逆方向に伝播されます。ターゲットに基づいて、活性化関数を変更できます。

#4. 放射状基底ネットワーク

このネットワーク カテゴリは、入力層と出力層の間に放射基底関数 (RBF) ニューロンの層を使用します。これらのニューロンはさまざまなトレーニング データのクラスを保存できるため、さまざまな方法でターゲットを予測できます。ニューロンは、入力の特徴量から実際に格納されているクラスとユークリッド距離を比較します。

#5. 畳み込みネットワーク

このニューラル ネットワークには、画像などの入力から重要な特徴を識別する複数の畳み込み層が含まれています。最初のいくつかのレイヤーは低レベルの詳細に焦点を当て、後続のレイヤーは高レベルの詳細に焦点を当てます。カスタム マトリックスまたはフィルターは、このネットワークによってマップを作成するために使用されます。

#6. リカレントネットワーク

このネットワークは、特定のデータ シーケンスから予測を取得する必要がある場合に使用されます。最後の予測の時間遅延入力を受け取ることができます。これは RNN データ セル内に保存され、予測に使用される 2 番目の入力として機能します。

＃7。 短期記憶ネットワーク

このタイプのニューラル ネットワークでは、追加の特別なメモリ セルを使用して情報を長期間保存し、勾配消失の問題を克服します。論理ゲートは、使用または破棄する必要がある出力を識別するために使用されます。したがって、ここで使用される 3 つの論理ゲートは、入力、出力、および忘れです。

ニューラル ネットワークの利点

ニューラル ネットワークには多くの利点があります。

• その構造により、データを処理し、現実世界に関する複雑で非線形の関係を学習し、その学習を一般化して新しい出力を作成できます。
• ニューラル ネットワークには入力に対する制限がありません。したがって、これらは不均一分散性をモデル化し、それを通じてデータ間の隠れた関係を学習できます。
• ニューラル ネットワークは、ネットワーク全体にデータを保存し、不十分なデータに対処できます。これによりデータの冗長性が確保され、データ損失のリスクが軽減されます。

• 冗長接続があるため、複数のデータを同時に並行して処理できます。これは、ニューラル ネットワークが複数の機能を同時に実行できることを意味します。
• データ処理を調整する機能により、強力な耐障害性が得られ、継続的に改善するよう自らを訓練します。
• ネットワークは分散メモリを使用しているため、データ破損に強いです。
• 過去のイベントから学習し、それに基づいてマシンを訓練してより適切な決定を下すことができます。

ニューラルネットワークの応用

• 株式市場のパフォーマンスの予測: 多層パーセプトロンは、株式市場のパフォーマンスを予測し、株式市場の変化に備えるためによく使用されます。このシステムは、利益率、年間利益、株式市場の過去のパフォーマンスデータに基づいて予測を行います。

• 顔認識: 畳み込みネットワークは、特定の顔 ID をデータベース上の顔 ID のリストと照合して、確実な一致を示す顔認識システムを実行するために使用されます。
• ソーシャル メディアの行動の研究: マルチプレイヤー パーセプトロンを使用して、仮想会話やソーシャル メディアでのやり取りからソーシャル メディア上の人々の行動を研究できます。このデータはマーケティング活動に活用できます。
• 航空宇宙研究: 時間遅延ネットワークは、パターン認識、制御システムの安全確保、高性能自動操縦、航空機の故障診断、シミュレーションの開発など、航空学のさまざまな分野で使用できます。これは、業界における安全性とセキュリティの実践を強化するのに役立ちます。
• 防衛計画: ニューラル ネットワークを使用して防衛戦略にアクセスし、開発できます。このテクノロジーは、防衛リスクの予測、自動化された機器の制御、パトロールの対象となる可能性のある場所の特定に使用できます。
• ヘルスケア: ネットワークを使用して、超音波、CT スキャン、および X 線のより優れた画像技術を作成できます。これは、患者データの記録と追跡を改善するのにも役立ちます。
• 本人確認: ニューラル ネットワークを使用して手書きのパターンを識別できます。これは、手書きおよび署名検証システムを通じて偽造の潜在的な証拠を特定するのに役立ちます。
• 天気予報: 気象衛星からのデータを使用して、動的モデリングと気象パターンのより高い精度の予測を行うことができます。これは、自然災害の早期警告を発し、時間内に予防措置を講じることができるようにするのに役立ちます。

学習リソース

#1. UdemyのディープラーニングAZ

Udemy の Deep Learning AZ は、Python の使用方法とディープ ラーニング アルゴリズムの作成方法を学習するのに役立ちます。コースの所要時間は22時間33分です。

このコースでは学生に次のことを教えます。

• AI、ニューラル ネットワーク、自己組織化マップ、ボルツマン マシン、オートエンコーダーの概念をよりよく理解します。
• これらのテクノロジーを現実世界での実践にどのように適用するか。

コースの料金は39.98ドルです。

#2. Udemyによるデータサイエンス

データ サイエンスは、機械学習で使用されるニューラル ネットワーク理論を詳細にカバーするディープ ラーニングとニューラル ネットワークに関する優れたコースです。このコースはUdemyでも提供されています。持続時間は12時間です。

このコースでは次のことを学びます:

• ディープラーニングとニューラルネットワーク機能について
• ニューラル ネットワークのコードをゼロから開発する

コースの料金は35.13ドルです。

#3. Udemyによるニューラルネットワークの構築

Udemyコース「Building Neural Networks in Python fromゼロ」では、学習者は勾配降下法と線形回帰を使用してディープラーニングと機械学習を開発できます。コース時間は3時間6分です。

このコースでは次のことを学びます:

• 線形回帰、逆伝播、コスト関数などのニューラル ネットワークの基本機能について
• ニューラル ネットワークをトレーニングするには、ニューラル ネットワークを分類し、学習率を調整し、入力を正規化し、精度を最適化します。

コースの料金は31.50ドルです。

#4. Coursera によるニューラル ネットワークとディープ ラーニング

「ニューラル ネットワークとディープ ラーニング」 コースは、Coursera によって提供されています。これはディープラーニングに特化した最初のコースであり、基本的な概念に焦点を当てています。コースの所要時間は25時間です。

このコースでは次のことを学びます:

• ディープラーニングの開発を推進する重要な技術トレンドを理解する
• ディープラーニングをトレーニングし、それを使用して完全に接続されたネットワークを開発する方法を学びます。

このコースは無料で提供されます。

#5. 高度な深層学習と NLP の構築

「高度な深層学習と NLP の構築」 コースは、Educative によって提供されています。このコースを完了するには約 5 時間かかります。

このコースでは次のことを学びます:

• 実践的なコーディング環境で作業する
• 深層学習の概念を学び、自然言語処理 (NLP) と高度な深層学習に関連するプロジェクトで実践します。

コースの料金は月額 9.09 ドルです。

#6. Python を使用したニューラル ネットワーク プロジェクト:

James Loy によるこの本は、Python の使い方と人工ニューラル ネットワークの力を発見する方法についての究極のガイドです。ニューラル ネットワークを使用した Python の 6 つのプロジェクトの助けを借りて、ニューラル ネットワークを学習し実装することができます。このプロジェクトを完了すると、ML ポートフォリオを構築するのに役立ちます。

このコースでは次のことを学びます:

• LSTM や CNN などのニューラル ネットワーク アーキテクチャ
• Keras などの人気のあるライブラリを使用するには
• プロジェクトには感情分析、顔識別、物体検出などが含まれます。

＃7。 ニューラルネットワークとディープラーニング

Charu C. Aggarwal によるこの本は、深層学習の現代モデルと古典モデルをカバーしています。深層学習とニューラル ネットワークのアルゴリズムと理論を学び、それらをさまざまなアプリケーションに適用できるようにします。

また、レコメンダー システム、画像のキャプションと分類、テキスト分析、機械翻訳、ゲームなどのアプリケーションもカバーしています。

次のことを学びます:

• ニューラルネットワークの基礎
• ニューラル ネットワークの基礎
• GAN、ニューラル チューリング マシンなどの高度なニューラル ネットワークのトピック。

結論

ニューラル ネットワークは本質的に、人間の知能に近い方法で学習をサポートする AI の一部です。これらは複数のレイヤーで構成され、それぞれが独自の機能と出力を持ちます。精度、データ処理能力、並列コンピューティングなどの利点を考慮して、予測やより賢明な意思決定を行うために、ニューラル ネットワークの応用が複数の分野で増加しています。

畳み込みニューラル ネットワークを探索することもできます。