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「ディープ」という言葉から「深く考える人口知能」と思いがちですよね。 それは全く違います(~^^~) ニューラルネットワークはパターン認識に優れているだけで、何も考えていませんよ。 回答を先に書くと「中間層がたくさん(ふたつ以上?)あるニューラルネットワーク」です。ディープは考えが深いのではなく、層が深いのです。 ニューラルネットワークが人工ニューロンを接続した回路だということがわかっていらっしゃるという前提で説明します。 ニューラルネットワークではまず何もつながないで人口ニューロンを並べて層を作ります。 この層をいくつか作り、前の層の人工ニューロンの出力を後の層の人口ニューロンにつなぎます。一番はじめの層は入力層となりここの人工ニューロンにデータを入力します。一番最後の層は出力層となりここから正しい答えが出るように学習させます。間の層が回答に書いた「中間層」です。 歴史的な話を書くと、まず中間層がないかひとつしかないパーセプトロンというものが考案されました。パーセプトロンはあまりというか、ほとんどダメな能力しか出せませんでした。当時はコンピューターの処理能力が遅く、多数の人工ニューロンの計算をさせることができなかったので、現在のような多層で人口ニューロンがとても多いニューラルネットワークを計算させることができませんでした。しかも学習には非常に多くのデーターを何万回も学習させなければいけないので、その点でも無理がありました。 コンピューターの処理能力の劇的な向上と、インターネットによる膨大なデータ収集が可能になったことで、ようやく実用化も可能なニューラルネットワークが実現しました。
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- unokwave
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ニューラルネットワークが多層(4層以上)で構成されている物です。 一番上の層はノイズだらけの情報を粗く評価します。 次の層はノイズが減った中から評価をします。 次次の層は更にノイズが減った中から評価をします。 そうやって情報の評価が多段階にそれぞれ特化して行われる事で効率と精度が高まります。 昨今言われるディープラーニングはディープニューラルネットワークが前提です。
お礼
ありがとうございます。
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