Deep Learning入門：Deep Learningとは？

Neural Network Console

8 Nov 201810:06

Summary

TLDRこのビデオスクリプトではディープラーニングの基礎について解説しています。ディープラーニングは脳の学習機能をコンピューターでシミュレートする技術で、人工ニューロンを用いて実現されています。スクリプトでは、神経細胞とその機能をコンピューター上で再現する人工ニューロンの仕組みを説明し、画像認識におけるニューラルネットワークの働きを例に紹介しています。さらに、ディープラーニングの進化と学習プロセスについても解説しており、GPUの登場と大量データの利用がディープラーニングの実現を促した要因となっていると述べています。

Takeaways

🧠 deep learningは脳の学習機能をコンピューターでシミュレーションする技術を指す。
🌐 neural networkは人工ニューロンを組み合わせたもので、様々なバリエーションが存在する。
🔬 神経細胞の機能をコンピューター上でシュミレーションした人工ニューロンは、他の神経細胞からの電気信号の強さを表す。
🔄 活性化関数fは、ある一定以上の値であれば次の神経細胞に電気信号を伝える、以下であれば伝えない機能を実現する。
📈 deep learningはneural networkのニューロンの数や層の数を大きくすることで、より深いネットワークを実現する。
🖼️ 画像認識におけるneural networkは入力層、中間層、出力層から構成され、画像を認識する機能を持つ。
🔢 mnistデータセットは手書き数字認識のベンチマーク用に使われるデータセットで、学習用に6万枚のモノクロ画像が含まれている。
🔧 neural networkの学習は、結合重みwを調整することで、正しいニューロンだけが1.0を出力するように最適化するプロセスである。
💡 学習されたneural networkは、新しい画像を入力しても正しく認識することができる。
🚀 GPUの登場とインターネット上の大量データの利用が、大規模なneural networkの学習を可能にしている。
🔧 学習プロセスでは、ランダムに初期化された結合重みを調整し、画像認識の精度を高める。

Q & A

ディープラーニングとはどのような技術ですか？
-ディープラーニングは、脳の学習機能をコンピューター上でシミュレーションする技術で、人工ニューロンを用いたニューラルネットワークを利用したものです。
ニューロンとは何を表しているのですか？
-ニューロンとは、人間の脳内の神経細胞をコンピューター上でシミュレーションしたもので、電気信号のやり取りを行います。
シナプス結合とは何で、どのような役割を持っていますか？
-シナプス結合とは、神経細胞間の電気信号を伝える際の結合の強さを表しており、その強さによって信号の伝わりやすさが決まります。
活性化関数fとは何で、どのような役割を果たしますか？
-活性化関数fは、ある一定以上の値であれば次の神経細胞に電気信号を伝える、ある一定以下であればそれ以上電気信号は伝えないという神経細胞の機能を実現するためのもので、ニューロンの出力値を決定します。
ニューラルネットワークとは何で、どのように機能しますか？
-ニューラルネットワークは、人工ニューロンを複数組み合わせたもので、入力されたデータを処理し、特定のタスクを実行する機能を持ちます。入力層、中間層、出力層から成り立っており、順番に信号を伝えて最終的な結果を得ます。
ディープラーニングにおける「ディープ」の意味は何ですか？
-ディープラーニングの「ディープ」とは、ニューロンの数や層の数を多くし、非常に深いネットワークを意味します。これは従来のコンピューターでは計算が困難だったが、GPUの登場と大量データの利用により実現されました。
画像認識における入力層はどのような役割を持っていますか？
-画像認識における入力層は、人間の目の網膜細胞に相当し、目に入った光を電気信号に変換する役割を持っています。コンピューターでは画像の各画素の輝度値を入力ニューロンに入力します。
ニューラルネットワークの学習とはどのようなプロセスですか？
-ニューラルネットワークの学習とは、大量のデータを使ってネットワークの結合重みを調整し、入力されたデータに対する正しい答えを出力するように最適化するプロセスです。
MNISTデータセットとは何で、どのようなデータが含まれていますか？
-MNISTデータセットは、手書き数字認識のベンチマーク用に広く使われるデータセットで、0から9までの手書き数字の28x28ピクセルのモノクロ画像が6万枚含まれています。
ディープラーニングで学習に必要なデータの量はどの程度ですか？
-ディープラーニングでは、大規模なネットワークを学習するためには非常に多くのデータが必要な場合があり、例えばMNISTの学習では60万枚分の画像を見せる必要があります。