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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とは、脳神経系をモデルにした情報処理システムのことです。学習能力を持ち、必要とされる機能を、提示されるサンプルに基づき自動形成することができます。文字認識や、音声認識など、コンピュータが苦手とされている処理に対して有効です。

 このページでは、そのニューラルネットワークの考え方、動作について、わかりやすくご紹介していきたいと思います。

 目次

第1章 ニューラルネットワークの背景

なぜ、ニューラルネットワークなのか、そして、ニューラルネットワークを使ってなにができるのか。ここでは、ニューラルネットワークの背景について説明します。

第2章 生体のニューロンについて

人工のニューラルネットワークを設計するためには、生体のニューロンについても理解しておく必要があります。ここでは、生体のニューロンの動作や性質について説明します。

第3章 ニューロンのモデル化について

人工のニューロンを設計するためには、生体のニューロンをモデル化する必要があります。しかし、生体のニューロンの動作や性質の全てを再現するのは不可能です。ここでは、生体のニューロンをどうモデル化するかについて説明します。

第4章 ニューロンの学習について

ニューロンの重みと閾値を決定することで、そのニューロンの入力と出力の関係が決まりました。ニューロンが、自動で重みと閾値を形成していくことを学習とよびます。ここでは、1個のニューロンに対して行う、「誤り訂正学習則」について説明します。

第5章 ネットワークの形態について

1個のニューロンでは、その能力に限界がありました。その限界を克服するためには、複数のニューロンを結合させて、ネットワークを構成する必要があります。ここでは、ネットワークの形態にはどのようなものがあるかについて説明します。

第6章 誤差逆伝播法

ネットワークの形態の1つとして、階層型ネットワークがありました。ここでは、階層型ネットワークに対する学習法として有名な誤差逆伝播法について説明します。

付録 JAVAによる誤差逆伝播法のデモ

ここでは、付録として誤差逆伝播法のシミュレーションを掲載しています。参考にして下さい。

 参考文献

村上研二 教授:"『ニューラルネットワーク』の講義ノート" 愛媛大学工学部情報工学科 1998年度.

坂和正敏・田中雅博 共著:"ニューロコンピューティング入門" 森北出版 1997年.

森川幸人:"「マッチ箱の脳(AI)」 使える人工知能のお話" 新紀元社 2000年.

ジョセフ・オニール 著:"独習Java" 翔泳社 1999年.

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