ディープラーニングにおけるニューラル ネットワークは、人間の脳の神経系を模倣した数学的モデルであり、複雑なデータの学習と処理に使用されます。これは、情報を送信および処理するために接続された複数のニューロン (ノードまたはユニットとも呼ばれます) で構成されています。各ニューロンは他のニューロンから入力を受け取り、活性化関数を通じて入力の重み付けと合計を行って、出力を次のニューロン層または最終出力層に渡します。
人工ニューロンは、生物学的ニューロンの機能をシミュレートするニューラル ネットワークの基本単位です。他のニューロンから入力信号を受け取り、これらの入力を重み付けされた合計で処理します。次に、重み付けされた合計が活性化関数によって非線形変換されて、ニューロンの出力が生成されます。この出力は、ネットワーク内の次のニューロン層に渡されます。
ニューラル ネットワーク モデルを構築してトレーニングする一般的な手順は次のとおりです。
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ネットワーク アーキテクチャを定義します。ネットワークの層の数、各層のニューロンの数、および接続方法を決定します。適切な活性化関数、損失関数、最適化アルゴリズムを選択します。
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初期化パラメータ: 通常はランダム初期化を使用して、ニューラル ネットワークの重みとバイアスを初期化します。
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順伝播: 入力データをネットワークの各層に渡し、各ニューロンの出力値を計算して次の層に渡します。
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損失の計算: ネットワークの出力と真の値を比較し、予測値と真の値の差を測定するために損失関数が計算されます。
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バックプロパゲーション: 連鎖ルールを介して、ネットワーク内の各パラメーター (重みとバイアス) に関する損失関数の勾配を計算します。勾配は、パラメーターが損失関数にどの程度影響するかを表します。
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パラメーターの更新: 最適化アルゴリズム (勾配降下法など) を使用して、勾配の方向に従ってネットワーク内のパラメーターを更新し、損失関数が徐々に減少するようにします。
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ステップ 3 ～ 6 を繰り返します。最大反復回数に達するか、損失関数が収束するなど、所定の停止条件に達するまで複数の反復を実行します。
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予測と評価: トレーニングされたモデルを使用して予測を行い、精度、精度、再現率などのモデルのパフォーマンス指標を評価します。
実際の実装では、深層学習フレームワーク (TensorFlow、PyTorch、Keras など) を使用して、ニューラル ネットワーク モデルを簡単に構築およびトレーニングできます。これらのフレームワークは、ニューラル ネットワーク モデルの構築とトレーニングのプロセスを簡素化する高度な API とツールを提供し、深層学習モデルをより効率的に開発するのに役立つ最適化アルゴリズムやその他のユーティリティ関数を提供します。
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