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第十三回  人工ニューロンの概要

人工ニューロンは生物の神経細胞をモデル化したもので、以下のような構造をしています。

複数の入力を受け取り、一定の処理を行ったうえで結果を出力します。具体的には、各入力の値に決められた係数を掛けて、すべてを足し合わせます。

N個の入力がある場合について、その計算過程を見ていきます。

入力 $x_i$ について、あらかじめ決められた定数 $w_i$ を掛けます。 この定数 $w_i$ を重みと呼びます。 すべての入力について、入力と重みを掛け合わせ、合計した値を求めます。 この値にある値 $b$ を足して、出力 $u$ を得ます。 ここでの値 $b$ をバイアスと呼びます。 さらに、出力値に関数 $f$ を適用して最終出力 $z$ が決まります。 ここでの関数 $f$ を活性化関数と呼びます。

以上の過程を数式で表すと、以下のようになります。