ニューラルネットワークとは、人間の脳の仕組みを模倣した人工知能の一種です。ニューラルネットワークは、多数の単純な計算ユニット（ニューロン）が互いにつながり、重み付けされた信号をやりとりすることで、複雑な問題を解くことができます。ニューラルネットワークは、様々な分野で応用されており、画像認識や自然言語処理、音声認識などのタスクにおいて高い性能を発揮しています。本記事では、ニューラルネットワークの仕組みや種類、活用例について解説します。

ニューラルネットワークの仕組み

ニューラルネットワークは、入力層、中間層（隠れ層）、出力層の3つの層から構成されます。入力層は、データを受け取る部分であり、画像や音声、テキストなどの情報を数値に変換して入力します。出力層は、データを処理した結果を出力する部分であり、分類や回帰などのタスクに応じて出力します。中間層は、入力層と出力層の間にある部分であり、データの特徴を抽出する部分です。中間層は複数存在することが多く、層が深くなるほど高次元の特徴を学習することができます。

各層には多数のニューロンが存在し、隣接する層のニューロン同士は重み付きの結合でつながっています。重みとは、ニューロンからニューロンへ伝わる信号の強さを表すパラメータです。重みは学習によって最適化されることで、ニューラルネットワークの性能が向上します。また、各ニューロンにはバイアスというパラメータも存在し、ニューロンの発火のしやすさを調整します。

ニューラルネットワークでは、入力層から出力層へ向かって信号が伝播する順伝播というプロセスが行われます。順伝播では、各ニューロンは自分に入力された信号に重みとバイアスを加えて活性化関数という関数にかけて出力します。活性化関数とは、非線形性を持つ関数であり、ニューラルネットワークの表現力を高める役割を果たします。活性化関数にはシグモイド関数やReLU関数などがあります。

順伝播では、出力層で得られた結果と正解データ（教師データ）との間に誤差（損失）が発生します。この誤差を小さくするために、出力層から入力層へ向かって誤差が逆伝播する逆伝播というプロセスが行われます。逆伝播では、各重みやバイアスに対して誤差がどれだけ影響しているかを計算し、勾配降下法などの最適化手法を用いて重みやバイアスを更新します。このようにして、ニューラルネットワークはデータから学習することができます。

ニューラルネットワークの種類

ニューラルネットワークには様々な種類がありますが、ここでは代表的な3つの種類を紹介します。

RNN（再帰型ニューラルネットワーク）

RNN（再帰型ニューラルネットワーク）は、時系列データを扱うためのニューラルネットワークです。時系列データとは、時間的な順序に沿って観測されたデータのことであり、音声やテキストなどが該当します。RNNでは、中間層のニューロンが自分自身にも結合しており、過去の情報を記憶することができます。これにより、前後の文脈を考慮したデータ処理が可能になります。RNNは主に、機械翻訳や文章生成、音声認識などに使われています。

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、画像データを扱うためのニューラルネットワークです。画像データとは、ピクセルと呼ばれる小さな正方形の集合で表現されたデータのことであり、色や形などの特徴を持っています。CNNでは、中間層に畳み込み層とプーリング層という特殊な層が存在します。畳み込み層では、画像の一部分にフィルターと呼ばれる重み行列を適用して画像の特徴を抽出します。プーリング層では、画像のサイズを縮小して情報を圧縮します。これにより、画像全体ではなく局所的な特徴を学習することができます。CNNは主に、画像認識や物体検出、顔認識などに使われています。

LSTM（長・短期記憶）

LSTM（長・短期記憶）は、RNNの一種であり、長期的な依存関係を学習することができるニューラルネットワークです。RNNでは、時間的に離れたデータ同士の関係を捉えることが難しいという問題がありました。これは、逆伝播の際に勾配が消失したり爆発したりすることで重みの更新がうまくいかないためです。LSTMでは、中間層のニューロンが入力ゲート・忘却ゲート・出力ゲートという3つのゲートを持ち、セルと呼ばれる記憶部分に情報を保存したり削除したりすることができます。これにより、必要な情報だけを長期的に保持することができます。LSTMは主に、自然言語処理や音声認識などに使われています。

ニューラルネットワークの活用例

ニューラルネットワークは様々な分野で活用されており、私たちの生活にも影響を与えています。以下では、ニューラルネットワークの活用例をいくつか紹介します。

画像認識

画像認識とは、画像の中に含まれる物体や人物、シーンなどを識別する技術のことです。画像認識は、スマートフォンのカメラやSNS、セキュリティシステムなどに広く使われています。画像認識では、CNNが主に用いられます。CNNは、画像の特徴を階層的に学習することで、高い精度で画像認識を行うことができます。例えば、[ImageNet]という大規模な画像データセットを用いた画像認識のコンペティションでは、2012年にCNNを用いたチームが他の手法を大きく上回る成績を収めました。以降、CNNは画像認識の標準的な手法となりました。

自然言語処理

自然言語処理とは、人間が使う自然言語（日本語や英語など）をコンピュータに理解させる技術のことです。自然言語処理は、検索エンジンや音声アシスタント、チャットボットなどに使われています。自然言語処理では、RNNやLSTMが主に用いられます。RNNやLSTMは、時系列データの文脈を考慮することで、自然言語の意味や構造を学習することができます。例えば、[BERT]という自然言語処理のモデルでは、LSTMを改良したTransformerという構造を用いて、大量のテキストデータから自然言語の知識を獲得します。BERTは、様々な自然言語処理のタスクにおいて高い性能を発揮しています。

強化学習

強化学習とは、エージェント（コンピュータ）が環境と相互作用しながら報酬を最大化するように学習する技術のことです。強化学習は、ゲームやロボット制御などに使われています。強化学習では、ニューラルネットワークが価値関数や方策関数として用いられます。価値関数とは、各状態や行動に対する期待報酬を表す関数です。方策関数とは、各状態においてどの行動を選択するかを表す関数です。ニューラルネットワークは、価値関数や方策関数を近似することで、複雑な環境に対応することができます。例えば、[AlphaGo]という囲碁のプログラムでは、CNNを用いて価値関数や方策関数を学習しました。AlphaGoは、2016年に世界最強の囲碁棋士である李世ドルに勝利しました。

まとめ

ニューラルネットワークは、人間の脳の仕組みを模倣した人工知能の一種です。ニューラルネットワークは、多数のニューロンが互いにつながり、重み付けされた信号をやりとりすることで、複雑な問題を解くことができます。ニューラルネットワークには様々な種類があり、画像認識や自然言語処理、強化学習などの分野で活用されています。ニューラルネットワークは、私たちの生活にも影響を与えており、今後もさらに発展していくでしょう。