記事ディレクトリ
深層学習の概念に関する入門チュートリアル
ディープラーニングは、画像認識、音声認識、自然言語処理、推奨システムなど、幅広い用途を持つ人工知能テクノロジーです。このチュートリアルでは、深層学習の基本概念と一般的なモデルを紹介します。
基本的な考え方
ニューラルネットワーク
ニューラル ネットワークは、複数のノードで構成されるグラフィカル モデルです。これらは通常、一連のレイヤーとして編成され、各レイヤーは入力に何らかの操作を適用し、次のレイヤーに出力します。
順伝播
順伝播とは、入力データをニューラル ネットワークのさまざまな層に渡し、層ごとに出力値を計算するプロセスを指します。深層学習では、順伝播はモデルの構築と予測の重要なステップの 1 つです。
誤差逆伝播法
バックプロパゲーションは、ニューラル ネットワークをトレーニングするために使用されるアルゴリズムです。バックプロパゲーションでは、最初にネットワーク経由でサンプルを供給し、出力を計算します。次に、実際の出力と望ましい出力の差に基づいて損失関数を計算し、その損失関数を使用してネットワーク内の各ノードのパラメーターを更新します。
重みとバイアス
重みとバイアスは、ニューロン間の接続の強度とオフセットを調整するために使用されるニューラル ネットワークのパラメーターです。
アクティベーション機能:
活性化関数はニューラル ネットワークの非線形関数であり、入力信号を出力信号に変換し、ニューラル ネットワークの非線形特性を導入するために使用されます。
損失関数
損失関数は、モデルの予測出力と真のラベルの差を測定するために使用され、モデルがパラメーターを調整してパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
オプティマイザ
オプティマイザーは、損失関数を最適化するためのアルゴリズムです。オプティマイザは、損失関数が最小化されるようなノード パラメータのセットを見つけようとします。
バッチ処理
バッチ処理は、複数のトレーニング サンプルを一度にまとめて処理するニューラル ネットワークのトレーニング方法です。これにより、トレーニングが高速化され、勾配を推定する際のネットワークがより安定します。
よく使われるモデル
畳み込みニューラル ネットワーク
畳み込みニューラル ネットワークは、2 次元画像データの処理に適したニューラル ネットワークの一種です。
CNN (Convolutional Neural Network) は、画像および音声処理の分野で広く使用されているニューラル ネットワークです。その基本概念には次のものが含まれます。
- 畳み込み層: 畳み込み層は CNN のコア層であり、一連の畳み込み演算を通じて画像内の局所的な特徴を抽出し、複数の特徴マップを生成します。
- プーリング層: プーリング層は、特徴マップをダウンサンプリングするために使用され、それによって計算量と過剰適合の問題が軽減されます。一般的なプーリング方法には、最大プーリングと平均プーリングが含まれます。
- コンボリューション カーネル: コンボリューション カーネルは、コンボリューション層のパラメーターであり、コンボリューション演算に使用され、通常は小さな行列であり、各コンボリューション カーネルは特定のタイプの特徴を抽出できます。
- パディング: パディングとは、コンボリューション カーネルが画像のエッジをカバーできるように、入力画像のエッジの周囲に余分なピクセルを追加することです。パディングにより、畳み込み後の特徴マップのサイズが変更される場合があります。
- ストライド: ストライドはコンボリューション カーネルが画像上で移動する距離であり、ストライドが大きいほど出力特徴マップ サイズは小さくなります。
- 全結合層: 全結合層は通常、畳み込み層の後に追加され、畳み込み層によって出力された特徴マップをベクトルに変換し、それを分類タスクまたは回帰タスクの出力にマッピングします。
- 活性化関数: 活性化関数は畳み込み層と全結合層の間に追加され、ニューラル ネットワークの非線形特性を非線形に導入します。一般的な活性化関数には ReLU やシグモイドなどがあります。
CNN は、畳み込み層とプーリング層を通じて継続的に特徴を抽出および圧縮し、多層畳み込み層と全結合層を使用して高度な特徴を抽出および分類し、画像処理および視覚タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。
リカレントニューラルネットワーク
RNN は Recurrent Neural Network を指し、シーケンス データ処理の分野で広く使用されているニューラル ネットワーク モデルです。周期的な接続構造を備えており、以前の状態情報を使用して現在のタイム ステップの入力を処理し、対応する出力結果を出力できます。深層学習の分野では、RNN は自然言語処理、音声認識、時系列分析、ビデオ処理などの分野で広く使用されています。
RNN (Recurrent Neural Network) は、シーケンス データ処理の分野で広く使用されているニューラル ネットワークです。その基本概念には次のものが含まれます。
循環ユニット (セル): 循環ユニットは RNN のコア ユニットであり、現在の入力と前の入力の状態を保存し、現在の非表示状態を出力できます。一般的な反復単位には、LSTM および GRU ベースの構造が含まれます。
- シーケンス入力: RNN は、固定サイズの入力を必要とする従来のニューラル ネットワークとは異なり、任意の長さの入力シーケンスを受け入れることができます。
- シーケンス出力: モデルのタスクに応じて、RNN は単一の予測値、一連の予測などのさまざまな長さのシーケンス出力を生成したり、新しいシーケンス データを生成したりできます。
- タイム ステップ (タイム ステップ): RNN では、各入力データと出力データはタイム ステップに関連付けられ、タイム ステップは入力シーケンスまたは出力シーケンスのインデックスとして理解できます。
- 隠れ状態: 隠れ状態は、反復単位に保持されるシーケンス情報を含むベクトルであり、シーケンスに沿って渡すことができるため、シーケンス内の長期的な依存関係をキャプチャできます。
- 双方向リカレント ニューラル ネットワーク: 双方向 RNN (BRNN) には通常、順方向と逆方向にそれぞれ入力シーケンスを処理する 2 つのリカレント層が含まれており、シーケンス内の相互依存性をより適切に捉えることができます。
- 勾配の消失と爆発: RNN をトレーニングする場合、勾配の消失と爆発の問題が必然的に発生するため、トレーニング プロセスを安定させるために勾配クリッピングやその他の方法を使用する必要があります。
RNN は、時系列や自然言語などのシリアル化されたデータを処理することでシーケンス間の依存関係を学習し、分類、言語モデル、翻訳、シーケンスの生成などのさまざまなタスクをシーケンスに実装します。
長短期記憶ネットワーク
LSTM (Long Short-Term Memory、長短期記憶ネットワーク) は、1997 年に Hochreiter と Schmidhuber によって提案された特殊なリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) であり、主に勾配消失または勾配爆発の問題を解決するために使用されます。従来のRNNでは。
LSTM の中心的なアイデアは、ゲート メカニズムを通じてネットワーク内の情報の流れを制御することであり、ゲート メカニズムには主に忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートが含まれます。その中で、忘却ゲートは前の状態をいつ「忘れる」かを制御し、入力ゲートは新しい情報が現在の状態にどのように追加されるかを制御し、出力ゲートは状態のどの部分が出力用に選択されるかを制御します。
LSTM には、メモリ セルと 3 つのゲート (入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲート) が含まれており、適切なゲート制御を通じて、過去の情報を保持し、新しい情報を選択的に削除または追加することができます。このため、LSTM は長期的な依存関係を必要とするシーケンス データの処理に優れています。
つまり、LSTM は長期記憶機能を備えたニューラル ネットワークであり、ゲーティング メカニズムを通じて情報ステータスの更新とフローを制御し、従来の RNN における勾配の消失/爆発の問題をうまく解決できます。自然界で広く使用されています。言語処理、音声認識、ビデオ分析などの分野。
オートエンコーダ
オートエンコーダは、次元削減や特徴抽出に使用できるニューラル ネットワークの一種です。オートエンコーダは、入力を低次元表現に変換するエンコーダと、入力を元の次元に変換するデコーダで構成されます。
Autoencoder は、データ圧縮、特徴抽出、データのノイズ除去などのタスクのための教師なし学習ニューラル ネットワーク モデルです。その基本概念には次のものが含まれます。
- エンコーダ: エンコーダは入力データを低次元表現に圧縮し、エンコーダ出力値を出力します。
- デコーダ: デコーダは、エンコーダの出力を受信して元のデータを再構築します。
- 損失関数: 損失関数は、デコーダの出力と元のデータの差を測定するために使用されます。一般的な損失関数には、二乗誤差やクロス エントロピーが含まれます。
- ボトルネック層: エンコーダーの出力は通常、ボトルネック層と呼ばれる低次元空間に制限されます。これは、データの優れた特徴を観察して特定するのに役立ちます。
- ランダム ノイズ (ノイズ): オートエンコーダーはトレーニング プロセス中にランダム ノイズを追加できるため、モデルの堅牢性と汎化能力が向上します。
- 変分オートエンコーダ (VAE): 変分オートエンコーダは、潜在変数の分布を学習し、デコード中に新しいデータをサンプリングできる特別な種類のオートエンコーダです。
オートエンコーダは、データ圧縮、ノイズ除去、特徴抽出、画像生成などのタスクでよく使用されます。オートエンコーダーを使用すると、データ内の低次元表現と、圧縮後に元のデータを再構築できるエンコーダーとデコーダーを学習できます。
敵対的生成ネットワーク
敵対的生成ネットワークは、リアルな画像を生成できるニューラル ネットワークの一種です。これらは、画像を生成するジェネレーターと、どの画像が本物であるかを判断するディスクリミネーターで構成されます。
Generative Adversarial Networks (GAN) は、新しいデータを忠実に生成するための教師なしニューラル ネットワーク モデルです。GAN の基本概念には次のものが含まれます。
- ジェネレーター: ジェネレーターは GAN の中核部分であり、ランダム ノイズ ベクトルを取得し、それを実際のデータに似た合成データに変換します。
- ディスクリミネーター: ディスクリミネーターは、ジェネレーターによって生成されたデータを実際のデータから区別するために使用されるバイナリ分類子です。
- 敵対的学習: GAN は対立学習の考え方を採用しており、ジェネレーターとディスクリミネーターを継続的に反復トレーニングすることで、ジェネレーターによって生成されたデータはより現実的になり、ディスクリミネーターは本物のデータと合成データをより正確に区別できます。
- 損失関数: GAN には 2 つの損失関数があり、1 つはジェネレーターの損失関数、もう 1 つはディスクリミネーターの損失関数です。このうち、生成器は生成されたサンプルに対する識別器の誤差を最小化することで忠実度を向上させ、識別器は実際のサンプルと生成されたサンプルの差を最小化することで識別精度を向上させます。
- ランダム ノイズ (ノイズ): GAN は、ジェネレーターのポテンシャル空間であるランダム ノイズ ベクトルを入力する必要があり、ジェネレーターがノイズを出力に変換する方法を制御できます。
- モード崩壊: GAN トレーニング プロセスの主な問題はモード崩壊です。つまり、ジェネレーターはデータ分布のすべてのモードを生成できず、その一部のみを生成します。
GAN は、高品質で忠実なデータを生成する画像および音声生成の分野で幅広い用途があり、深層学習の分野における重要な研究方向でもあります。GAN の原理と実装は比較的複雑であり、特定の問題に応じて適切に調整および改善する必要があります。
ディープラーニングを実際に使用する
ディープラーニングを実際に使用する際に留意すべき点がいくつかあります。
- データセットの準備
- 適切なモデルを選択してください
- オプティマイザとハイパーパラメータを選択する
- トレーニングモデル
- モデルのパフォーマンスを評価する
データの前処理
深層学習モデルをトレーニングする前に、データを適切な形式に前処理する必要があります。通常、これには次のものが含まれます。
- 正規化されたデータ
- データのスケーリングと正規化
- カテゴリカル変数にワンホット エンコーディングを適用する
- トレーニング、検証、テストのためのデータ分割を特定する
教師あり学習モデル
教師あり学習モデルは、トレーニングにラベル付きデータを使用するモデルです。教師あり学習では、各トレーニング サンプルには入力と、対応する必要な出力が含まれます。教師あり学習モデルには次のものが含まれます。
- 線形回帰
- ロジスティック回帰
- デシジョンツリー
- ランダムフォレスト
- サポートベクターマシン
- ニューラルネットワーク
教師なし学習モデル
教師なし学習モデルは、ラベル付きデータなしでトレーニングされるモデルです。教師なし学習モデルには次のものが含まれます。
- クラスタリング
- 主成分分析
勾配降下法
勾配降下法は、深層学習モデルをトレーニングするための最適化アルゴリズムです。これは、モデル パラメーターの勾配を計算し、それらに特定の学習率を乗算することによってパラメーターを更新するバックプロパゲーション アルゴリズムに基づいています。勾配降下法には次のような方法があります。
- バッチ勾配降下法
- 確率的勾配降下法
- ミニバッチ勾配降下法
ハイパーパラメータ調整
深層学習モデルをトレーニングするときは、正しいハイパーパラメーターを選択することが非常に重要です。ハイパーパラメーターには次のものが含まれます。
- 学習率
- バッチサイズ
- 正則化パラメータ
- ニューラルネットワークの深さと幅
- 活性化関数
ハイパーパラメータの調整は手動で行うことも、グリッド検索やランダム検索などの自動調整方法を使用して行うこともできます。
モデルの評価
深層学習モデルをトレーニングした後は、モデルの評価が必要です。モデルの評価には次のものが含まれます。
- 損失関数を計算する
- 精度、適合率、再現率、F1 スコアおよびその他の指標を計算します。
- ROC曲線と適合率-再現率曲線を描く
モデルの展開
トレーニングされた深層学習モデルを実稼働環境にデプロイするには、次の要素を考慮する必要があります。
- モデルの保存とロード
- 新しいデータを予測する速度
- データのプライバシーとセキュリティ
- モデルをいつ再トレーニングするかを決定する
結論は
ディープラーニングは、幅広い用途を持つ強力な人工知能技術です。これには多くの概念とモデルが含まれますが、慎重に準備して実践すれば、深層学習モデルの実装方法を学ぶことができます。このチュートリアルを学習すると、深層学習の基本概念を習得し、独自の深層学習モデルの構築を開始できます。