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人工知能 (AI)
第九回  ディープラーニング用ネットワークの構成

ディープラーニングに用いるネットワークは、畳みこみやプーリングも含め、多数の人工ニューロンが複雑に結合し、結果として、複数の層を重ね合わせたものとなります。 一例を図示すると以下のようになります。


この例では、最初にCで表される畳みこみ処理が行われ、続いてPで表されるプーリング処理、さらに人工ニューロンによるネットワークによる処理を経て、最終的に二つの出力を得ています。

畳みこみ処理を行う部分を畳みこみ層と呼び、プーリング処理を行う部分をプーリング層と呼びます。 さらに、複数の人工ニューロンからなる個々の層を全結合層と呼びます。 ディープラーニングでは、対象とする課題に合わせて適切な層をたくさん組み合わせますが、使用する層の数が増えればそれだけ正解が得られる確率が高まる一方、繰り返し計算の時間が長くなるうえ、コンピュータの繰り返し計算では最適なパラメータを見つけ出すことができない場合も出てきます。

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