ニューラルネットワーク

パーセプトロン – AIの基礎知識

パーセプトロンとは、人工知能（AI）の初期段階を象徴する簡単なニューラルネットワークです。1957年にフランク・ローゼンブラットによって開発されたパーセプトロンは、人間の知能を模倣するシステムを設計するための最初の試みの一つでした。パーセプトロンは、入力層、隠れ層（中間層）、出力層の3つの層から構成されています。入力層は、処理されるデータを表す数値を受信します。隠れ層では、入力されたデータが結合され、活性化関数を使用して新しい数値が生成されます。出力層は、パーセプトロンの最終的な出力を表す単一の数値を出力します。

2024.04.20

機械学習に関する用語

ディープニューラルネットワークとは？仕組みと応用例

ディープニューラルネットワーク(DNN)とは、階層的な構造を持つ機械学習アルゴリズムの一種です。入力層、中間層、出力層という複数の層で構成されています。各層はノードと呼ばれるユニットで接続されており、各ノードは特定の特徴を検出するようにトレーニングされています。 DNNは、膨大なデータを処理し、複雑なパターンを認識できるように設計されています。各層がより抽象的な特徴を学習し、より高次の層に渡すことで、階層的な特徴表現を構築します。この特徴により、DNNは画像認識、自然言語処理、予測モデリングなどのさまざまなタスクに適用できます。

2024.04.20

機械学習に関する用語

GPTでわかるAIにおける自然言語処理の進歩

GPTとは何か？ GPTとは、自然言語処理（NLP）に特化した大規模言語モデルの一種です。Googleによって開発され、大量のテキストデータをトレーニングすることで、人間のようなテキストを生成したり、翻訳や要約などの言語タスクを実行したりできます。GPTには、パラメータの数やデータセットのサイズによってさまざまなバリエーションがあり、各バリエーションは特定のタスクに最適化されています。例えば、GPT-3は、500億以上のパラメータと数千億語のデータセットを使用してトレーニングされ、小説の執筆からコードの生成まで、幅広いタスクを実行できます。

2024.04.20

自然言語処理に関する用語

知っておくべきCLIPのすべて

CLIPとは何か？ CLIPは、テキストと画像を関連付ける、オープンソースのニューラルネットワークです。つまり、あるテキストを入力すると、CLIPはそのテキストに関連するイメージを生成できます。逆に、ある画像を入力すると、CLIPはその画像を説明するテキストを出力できます。このように、CLIPはテキストと画像間のギャップを埋める、画期的なツールとして認識されています。

2024.04.20

自然言語処理に関する用語

ニューラルネットワークにおける恒等関数の仕組みと活用

-恒等関数の定義と役割- ニューラルネットワークにおける恒等関数は、入力をそのまま出力する関数です。一見すると、この関数は無意味に思えますが、ニューラルネットワークのアーキテクチャと学習プロセスにおいて重要な役割を果たしています。恒等関数は、ニューラルネットワークの異なる層の間に情報を伝達する橋渡しとして機能します。たとえば、ある層が活性を伝達するとき、恒等関数はそれらの活性を次の層にそのまま渡します。これにより、勾配が層を伝播し、ネットワークが学習できるようになります。さらに、恒等関数はネットワークのレイヤー間の依存性を軽減するのに役立ちます。レイヤーが互いに依存していると、トレーニングが困難になりがちです。恒等関数を追加することで、各レイヤーは前後のレイヤーにあまり影響されなくなります。

2024.04.19

機械学習に関する用語

PReLUとは？機械学習のニューラルネットワークに活用

PReLU（パラメトリックレクティファイed線形ユニット）は、機械学習においてニューラルネットワークに活用される活性化関数の一種です。従来のReLU（線形修正ユニット）の改良版であり、より柔軟な表現力を実現します。 ReLUは、入力値がゼロよりも大きい場合にその値を出力し、ゼロ以下の場合はゼロを出力する関数です。一方、PReLUは、入力値がゼロよりも大きい場合はパラメータαを乗算して出力し、ゼロ以下の場合はゼロを出力します。このパラメータαは学習可能であり、モデルによって最適化されます。

2024.04.19

機械学習に関する用語

AutoEncoderとは？ニューラルネットワークを使った機械学習手法

AutoEncoder（オートエンコーダー）とは、ニューラルネットワークの一種で、入力データをできるだけ正確に再構築することを目的とした機械学習手法です。入力をエンコーダーと呼ばれるネットワークが低次元の特徴ベクトルに変換し、デコーダーと呼ばれるネットワークがそのベクトルから元の入力を復元します。 AutoEncoderは、データの非線形な特徴を抽出し、表現することで、画像認識、自然言語処理、次元削減などのさまざまなタスクに使用できます。入力データに含まれる雑音や冗長性を除去し、重要な特徴を捉えることに長けています。

2024.04.19

機械学習に関する用語

ニューラルネットワークにおける活性化関数とは？

活性化関数の役割とは、ニューラルネットワークにおける情報の伝達を制御することです。ニューラルネットワークは数学的なモデルで、人間の脳を模して構築されています。ニューロンと呼ばれる単位で構成されており、各ニューロンには重みとバイアスというパラメータが設定されています。これらは、ニューロンに入力される情報の重みづけと追加のオフセット値として機能します。活性化関数は、これらの重みづけされた入力の合計に適用されます。この関数の主な役割は、ニューロンのアクティビティを非線形に変換することです。これにより、ニューラルネットワークが複雑なパターンや関係性を学習することができます。非線形変換がなければ、ネットワークは線形関数として動作し、限られた種類のタスクしか解決できません。

2024.04.20

機械学習に関する用語

AI用語「事前学習」とは？メリットや注意点を解説

事前学習とは、特定のタスクの実行に特化したAIモデルを構築する前に、汎用的なデータセットを使用してAIモデルに基本的な概念や関係性を学習させるプロセスです。これは、人間が特定の専門分野について知識を得る前に、より一般的な概念を学ぶプロセスに似ています。事前学習されたモデルは、特定のタスクに特化させるために微調整することで、より迅速かつ効率的に学習できます。この手法は、自然言語処理、コンピュータビジョン、音声認識などのタスクで広く使用されています。

2024.04.19

機械学習に関する用語

AIの巨匠、ジェフリー・ヒントン博士｜人工知能の基礎を築いた人物

人工知能の分野において巨匠と称されるジェフリー・ヒントン博士は、人工知能の基礎を築き、その発展に多大な貢献をした人物です。ヒントン博士は、1947年にイギリスで生まれ、ケンブリッジ大学で博士号を取得しました。その後、カルネギーメロン大学に移り、そこで並外れた業績を残しました。ヒントン博士の最も重要な業績のひとつは、ディープラーニングにおける先駆的な研究です。彼は、階層的なニューラルネットワークを用いて、複雑なパターンを認識し、問題解決を行う手法の開発に貢献しました。この研究は、コンピュータビジョン、自然言語処理、予測モデリングなど、幅広い分野で革命をもたらしました。

2024.04.20

機械学習に関する用語

ディープラーニングとは？

特徴量の自動学習は、ディープラーニングの重要な側面です。従来の機械学習手法では、人間が手作業で特徴量を設計する必要がありましたが、ディープラーニングでは、ニューラルネットワークと呼ばれるアルゴリズムがデータを処理し、自動的に特徴量を抽出します。この自動化により、人間によるバイアスや間違いを排除し、より正確で強力なモデルを構築できます。

2024.04.20

機械学習に関する用語

多層パーセプトロンとは？仕組みと特徴

多層パーセプトロン（MLP）とは、ニューラルネットワークの一種です。MLPは、入力層、出力層、そしてその間にある1つ以上の隠れ層で構成されています。各層は、活性化関数と呼ばれる数学的関数の集合で構成されています。入力がネットワークを通過すると、これらの関数は各層の出力を計算します。 MLPは、階層的な表現学習が可能です。入力層は、データの生データを受け取ります。隠れ層では、入力をさらに抽象的な表現に変換します。出力層は、変換された表現に基づいて最終的な予測または決定を行います。

2024.04.20

機械学習に関する用語