ニューラルネットワークとは・AI関連用語集

ニューラルネットワークとは、意味や概念を詳しく解説

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ニューラルネットワーク

neural network

ニューラルネットワークは、数学モデルのひとつ。人間の脳の仕組み(ニューロンと呼ばれる神経細胞間の相互接続)からヒントを得たもので、脳の機能をコンピューター上で表現するためにつくられたものである。

ニューラルネットワーク脳には多くの神経細胞(ニューロン)が存在しており、その間で信号を発信し合うことによって情報を伝達したり、記憶が定着したりする。このニューロンを人工的に理論化したモデルを形式ニューロンと言い、複数の形式ニューロンがネットワーク状に結合すると「ニューラルネットワーク」と呼ばれる。

代表的なニューラルネットワークには「階層型ネットワーク」がある。これは複数の形式ニューロンが階層的な形で結合したもので、以下の多重構造で構成されている。

・入力層……簡単に言えば、処理を行うためのデータ。例えば手書きの「あ」をワープロ字の「あ」と同じものとして判別(出力)させたい場合、手書きの「あ」に当たる部分。
・出力層……処理をされた後のデータ。上記の例で言えばワープロ字の「あ」。
・隠れ層(中間層)……上記の例で言えば、手書きの「あ」の特徴を抽出して畳み込むための部分。言うなれば大量のデータを分析、学習する層であり、多くの層を持つことができる。

これとは逆に「非階層型ネットワーク」も存在する。こちらは必ずしも入力層から隠れ層、出力層の順番ではなく、任意の方向に流れることも許可するというもので、教師なし学習でよく活用されるネットワークだ。

人間の脳を再現したニューラルネットワークはコンピューターにおける機械学習においても大いに活用されており、特にディープラーニング(コンピューター自身がデータに含まれる特性からより適切な答えを選べるようにするもの)には必要不可欠となっている。

AI用語解説:×AI編集部監修

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