【図解】コレ１枚でわかるニューラル・ネットワークとディープラーニング

いま機械学習で主流となっている計算方法（アルゴリズム）が「ニューラル・ネットワーク」です。これは、「ニューロン（脳の神経細胞）」のつながりを意味する言葉で、人間の脳で行われている知的処理のプロセスを数学的に表現し、コンピュータで処理させようというものです。

この仕組みを使い、入力層で画像、テキストなどのデータを受け取り、分類、予測など特定のタスクの結果を出力層に出力します。

このニューラル・ネットワークのニューロンを多層に重ねたのがディープ・ニューラル・ネットワークです。「ディープ＝深い」とは、入力層と出力層の間に多数のニューロン層（中間層／隠れ層という）を持つということです。この多層構造により、複雑な特徴やパターンをデータから抽出する能力が高まります。これを使った機械学習の方式が、「ディープラーニング（深層学習）」です。

ディープラーニングを使って画像認識を行おうとすると、浅い層では、画像のエッジや色などの小さな範囲の特徴を検出し、より深い層では、大きな特徴的なまとまり（部位や部品など）を認識し、さらに深い層で、全体の形状を認識することができるようになります。

例えば、猫の画像を入力すると、尾が長い、縞模様、尖った耳などに反応するニューロンが作られます。次にそれら部位の組合せである大きな特徴のまとまり、例えば、お尻やお腹、顔などの特徴に反応するニューロンが作られます。これを何層にも渡って繰り返すと、最終的には「猫」を入力すると強く反応するニューロン間のつながり（ニューラル・ネットワーク）が作られます。

ただ、猫にもいろいろな種類があるので、様々な猫の画像を読み込ませ、それらに共通して強く反応するニューラル・ネットワークを作っていきます。このように作られた「（猫の）ニューラル・ネットワーク」が「（猫の）モデル／猫の特徴をうまく表す雛形」です。この計算過程が、「学習」です。この猫の「ニューラル・ネットワーク」に、未知の画像を入力すると、その画像が猫の場合は、猫であると識別されます。これが「推論」です。

猫以外にも、犬や猿、鳥や魚などのニューラル・ネットワークを用意し、画像を入力することで、それらを識別（推論）できるようになります。

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