著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
人工知能の台頭は大きな注目を集めています。テクノロジーの進歩に伴い、機械学習のアルゴリズムはますます多様化し、深層学習（ディープラーニング）の応用範囲はさらに広がっています。ディープラーニングは今最も注目されている技術なので、この技術を学びたい初心者にとって、その基本的な概念やアルゴリズムをマスターすることは非常に必要だと思います。
この記事では、わかりやすい言葉を使って、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、バックプロパゲーション アルゴリズムに関する基本的な知識を理解できるようにガイドします。これらは、読者がディープラーニングについての理解を深めるのに役立つ、理解して習得する必要がある内容です。
シニア プログラマーおよびソフトウェア アーキテクトとして、私はコンピューター サイエンスの基礎を重視しており、学生を教えるのが得意です。したがって、この記事を通じて、より多くの人がこのテクノロジーをすぐに使い始め、正しい知識体系を確立するのに役立つことを願っています。
2. 基本的な概念と用語の説明
2.1 ニューロン
人間の脳のニューロンは、軸索、樹状突起、および複数の皮質細胞で構成されています。軸索は外部からの入力を受け取り、樹状突起は他のニューロンに信号を伝達しますが、両者の間には複雑な接続プロセスがあり、ニューロンは情報処理に重要な役割を担うさまざまな種類の神経伝達物質を分泌できます。各ニューロンにはしきい値があり、このしきい値を超える入力信号のみが次の層に渡されます。そうでない場合は、ニューロンが活性化されて神経伝達物質が放出され、信号がニューロンを通過できるようになります。
図に示されているように、軸索と樹状突起は 2 つの最も基本的な構成要素ですが、それらは他の複数の部分、たとえば錐体構造のシナプス、繊維状シナプスなど、および異なるレベル間の接続を持つこともできます。その処理方法もまた、違う。
ニューラル ネットワークの基本的な動作原理は、複数の隠れ層による処理の後、入力層から入力データを取得し、最終的に出力することであることがわかっています。