ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワーク（Neural Network）は、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の仕組みを模した数理モデルです。AIや機械学習の中核技術として、画像認識・音声認識・自然言語処理など幅広い分野で活用されています。

基本構造

3つの層

• 入力層: データを受け取る層
• 隠れ層（中間層）: データの特徴を抽出・変換する層
• 出力層: 最終的な結果を出力する層

各層のニューロンが重み付きの接続で結ばれ、データは入力層から隠れ層を経て出力層へと伝播します。隠れ層を多層化したものがディープラーニング（深層学習）です。

代表的な種類

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

画像認識に特化した構造で、畳み込み層とプーリング層により位置やスケールに依存しない特徴抽出を行います。物体検出や画像分類で高い性能を発揮します。

RNN（再帰型ニューラルネットワーク）

時系列データの処理に適した構造で、過去の入力情報を保持しながら次の出力に反映します。音声認識や文章生成などに活用されます。

Transformer

自己注意機構（Self-Attention）を用いた構造で、LLMの基盤技術です。並列処理が可能で、長い文脈の理解に優れています。

学習の仕組み

ニューラルネットワークは、入力データと正解データのペアから「誤差」を計算し、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）によって各接続の重みを調整していきます。この繰り返しにより、データのパターンを学習します。

活用分野

• 画像認識: 顔認識、医療画像診断、自動運転の物体検出
• 自然言語処理: 翻訳、要約、文章生成
• 音声処理: 音声認識、音声合成
• ゲーム・ロボティクス: 意思決定、制御