ニューラルネットワークとディープラーニングの大きな違いは、ニューラルネットワークが人間の脳の神経細胞と似たような働きをし、さまざまな計算をより高速に行うことができるのに対し、ディープラーニングは人間が知識を獲得する方法を模倣した特殊な機械学習であることです。

ニューラルネットワークは、複雑な問題を解決するための予測モデルの構築を支援します。一方、ディープラーニングは、機械学習の一部である。音声認識、画像認識、自然言語処理、レコメンダーシステム、バイオインフォマティクスなどの開発に役立ちます。ニューラルネットワークは、ディープラーニングを実現するための手段である。

カタログ

1.概要と主な違い 2.ニューラルネットワークとは 3.ディープラーニングとは 4.横並び比較～表形式でのニューラルネットワークvsディープラーニング～ 5.まとめ

ニューラルネットワークは何ですか？

生物の神経細胞は、ニューラルネットワークのインスピレーションの源である。人間の脳には数百万個の神経細胞があり、神経細胞から別の神経細胞へと情報が伝達されます。このシナリオを利用したのがニューラルネットワークです。脳に似せたコンピューターモデルを作るのです。一般的なシステムよりもはるかに高速に複雑な演算処理を行うことができます。

図01：ニューラルネットワークのブロック図

ニューラルネットワークでは、ノードが互いに接続されています。各接続には重みがあります。ノードへの入力を x1、x2、x3、...、対応する重みを w1、w2、w3、...とすると、純入力 (y) は次のようになる。

y=x1w1+x2w2+x3w3+....

ネットワークの入力を活性化関数に適用した後、出力を与えるが、その出力は一次関数またはシグモイド関数のいずれかにすることができる。

Y = F(Y)

この出力が所望の出力と異なる場合は、再度重みを調整し、所望の出力が得られるまでこのプロセスを続ける。この重みの更新は、逆伝播アルゴリズムにしたがって行われる。

ニューラルネットワークのトポロジーには、フィードフォワードとフィードバックと呼ばれるものがあります。フィードフォワードネットワークには、フィードバックループがありません。つまり、信号は入力から出力にしか流れない。フィードフォワードネットワークは、さらに単層と多層のニューラルネットワークに分けられる。

ネットワークタイプ

単層ネットワークでは、入力層と出力層が接続されている。多層ニューラルネットは、入力層と出力層の間にさらに多くの層があります。これらの層は隠れ層と呼ばれます。もう一つのタイプは、フィードバック経路を持つフィードバックネットワークである。さらに、双方に情報を渡す可能性もある。

図02：マルチレイヤーニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、ノード間の接続の重みを変更することで学習する。学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3種類がある。教師あり学習では、ネットワークは入力ベクトルに基づいて出力ベクトルを提供する。この出力ベクトルは、所望の出力ベクトルと比較される。差がある場合は、重みを修正する。この作業は、実際の出力が希望の出力と一致するまで続けられます。

教師なし学習では、ネットワークは自身の入力データと入力データ間の関係を通じて、パターンや特徴を認識する。このタイプの学習では、類似したタイプの入力ベクトルを組み合わせてクラスターを作成する。ネットワークに新しい入力パターンが与えられると、その入力パターンが属するクラスを指定する出力を与える。強化学習は、環境から何らかのフィードバックを受ける。そして、ネットワークは重みを変更する。これらは、ニューラルネットワークを学習させるための手法である。全体として、ニューラルネットワークは様々なパターン認識問題の解決に役立っている。

ディープラーニングは何ですか？

機械学習に飛び込む前に、機械学習について議論することが重要である。これは、コンピュータが明示的にプログラムされなくても学習できるようにするものです。つまり、データを分析し、パターンを特定して意思決定を行うための自己学習型アルゴリズムの作成を支援するものである。しかし、一般的な機械学習には限界がある。まず、高次元のデータや非常に大きな入出力セットを扱うことが困難である。また、特徴抽出が困難な場合もあります。

これらの問題を解決するのがディープラーニングです。機械学習の特殊なタイプである。人間の脳に近い学習アルゴリズムの構築に役立つ。ディープラーニングの構造には、ディープニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークがある。ディープニューラルネットワークは、複数の隠れ層を持つニューラルネットワークである。リカレントニューラルネットワークは、入力配列を処理するためにメモリを使用します。

ニューラルネットワークと深層学習の違い

ニューラルネットワークとは、人間の脳に似た神経細胞のシステムで、さまざまな計算をより高速に実行することができます。ディープラーニングとは、人間が知識を得るために行う学習方法を模倣した、特殊な機械学習の一種である。ディープラーニングを実現する方法の一つとして、ニューラルネットワークがあります。一方、ディープラーニングは、機械学習の特殊な形態である。これがニューラルネットワークとディープラーニングの大きな違いです

概要 - ニューラルネットワーク vs. 深層学習

ニューラルネットワークとディープラーニングの違いは、ニューラルネットワークが人間の脳の神経細胞と似たような働きをし、さまざまな計算処理をより高速に行うことができるのに対し、ディープラーニングは人間が知識を獲得する方法を模倣した特殊な機械学習であることです。

引用

1.ディープラーニング（深層神経回路網）とは？-WhatIs.comのウェブサイト「SearchEnterpriseAI.available here 2.「ディープラーニング、ウィキペディア、ウィキメディア財団、2018年5月30日」からの定義。こちらから入手可能です 3. edurekaIN. what is deep learning|deep learning simplified|deep learning tutorials| Edureka, Edureka!, 2017年5月10日。こちらから入手可能です 4.チュートリアルポイント 人工ニューラルネットワークチュートリアル 2018年1月8日号こちらから入手可能です 2. "Deep learning", Wikipedia, Wikimedia Foundation, 30 May 2018. 3. Edureka.Deep Learningとは| Deep Learning Simplified| Deep Learningチュートリアル| Edureka, Edureka! 2017年5月10日 4.チュートリアルのハイライト。"人工ニューラルネットワークのビルディングブロック"