あなたは28×28ピクセルの超低画質な「3」の画像を見ても、それが「3」だとすぐにわかるでしょう。でも、コンピューターに同じことをさせようとすると、実はとても難しい課題になります。この動画では、手書きの数字を認識するためのニューラルネットワークの構造について、視覚的に・数式を使わずに解説しています。
ニューラルネットワークとは？
ニューラルネットワークは、人間の脳をモデルにした機械学習の一種です。入力されたデータ（今回は画像）を、複数の層を通じて処理し、最終的に「これは数字の3！」と判断する仕組みです。
基本構造
- 入力層：28×28ピクセル = 784個のニューロン
- 中間層（隠れ層）：処理の肝。今回は2層、各16ニューロン
- 出力層：0～9までの10クラスのうちどれかを出力
豆知識: 画像のピクセルごとの明るさは「アクティベーション（活性化）」として扱われます。白は1、黒は0というように数値化されます。
中間層って何をしているの？
私たちは数字を、パーツで認識しています。例えば「9」には輪っかと縦線、「8」には上下の輪っかなど、形の要素があります。中間層はこうした「線」や「輪っか」といったパーツを捉えるために働いています。
層ごとの役割
- 第1中間層：短い線や輪っかなどの基本パターンを捉える
- 第2中間層：それらを組み合わせて「数字らしさ」を判断
つまり、人間が「この形は9っぽいな～」と判断する流れを、ネットワークは数式で再現しているわけです。
どうやって次の層に情報が伝わるの？
各ニューロンの出力は、次の層のニューロンに「重み」をつけて渡されます。その合計値に「バイアス」を足し、シグモイド関数などで0～1の値に変換します。
関連情報: 最近のネットワークではReLU（正規化線形関数）がよく使われています。シグモイド関数より学習が早く進むためです。
数式でまとめると
各層は以下のように表現できます。
- アクティベーション = シグモイド（重み×前の層 + バイアス）
これを行列・ベクトル形式で表せば、処理はぐっと高速になります。多くのライブラリ（PyTorchやTensorFlowなど）がここを最適化しているので、開発が楽になるんですね。
重みやバイアスはどうやって決める？
ここが「学習」の部分です。ネットワークの出力と正解の差を見て、重みやバイアスを調整します。次回の動画ではこの学習方法（勾配降下法など）について解説されるとのことなので、楽しみにしておきましょう！
ニューラルネットワークの構造はこうなっていた！
今回は、手書き数字認識のためのニューラルネットワークの基本構造を、分かりやすく・視覚的に解説しました。数式に頼らず、直感的に理解できるよう工夫されており、AI初心者にこそ見てほしい内容です。
この動画を見るべきかどうか：評価
- 数学が苦手でも理解しやすいか：★★★★★
- AIや深層学習の導入に役立つか：★★★★★
- 次の学習動画にスムーズに繋がるか：★★★★☆
「なんとなく難しそう」と思っていたニューラルネットワークの世界、少しだけ親しみが湧いてきませんか？次回は「学習」の仕組みを深掘りするとのこと。興味が湧いた方は、ぜひ続きをチェックしてみてください！
コメント