深層学習における人工ニューラルネットワーク学習手法の解析

ディープラーニングは、データ処理における脳の能力をシミュレートすることを目的とした機械学習の一分野です。機械が監視なしで学習できるようにする人工ニューラル ネットワーク モデルを構築することで問題を解決します。このアプローチにより、機械は複雑なパターンや特徴を自動的に抽出して理解できるようになります。深層学習を通じて、機械は大量のデータから学習し、非常に正確な予測と決定を行うことができます。これにより、深層学習はコンピューター ビジョン、自然言語処理、音声認識などの分野で大きな成功を収めることができました。

ニューラル ネットワークの機能を理解するには、ニューロンにおけるインパルスの伝達を考えてみましょう。データは樹状突起末端から受信された後、核内で重み付け (w 倍) され、軸索に沿って送信され、別の神経細胞に接続されます。軸索 (x) は 1 つのニューロンからの出力であり、別のニューロンへの入力となるため、神経間の情報伝達が確実になります。

コンピューター上でモデル化してトレーニングするには、操作のアルゴリズムを理解し、コマンドを入力して出力を取得する必要があります。

ここでは、次のように数学で表現します。

上の図では、4 つのニューロンの隠れ層と出力を含む 2 層のニューラル ネットワークが示されています。単一ニューロンの層。入力層の数はニューラル ネットワークの動作に影響を与えないことに注意してください。これらの層のニューロンの数と入力値の数は、パラメーター w と b で表されます。具体的には、隠れ層への入力は x で、出力層への入力は a の値です。

ハイパボリック タンジェント、ReLU、Leaky ReLU などの関数は、シグモイドを微分可能な活性化関数として置き換えて層で使用でき、バックプロパゲーションの微分演算を通じて重みが更新されます。

ReLU 活性化関数は深層学習で広く使用されています。 ReLU 関数の 0 未満の部分は微分不可能であるため、学習中に学習されません。 Leaky ReLU 活性化関数はこの問題を解決し、0 未満の部分で微分可能であり、どのような場合でも学習します。これにより、一部のシナリオでは Leaky ReLU が ReLU よりも効果的になります。

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