ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、脳の神経回路の一部を模した数理モデル、または、パーセプトロンを複数組み合わせたものの総称。

ニューラルネットワークの歴史

①1943年、人間の脳を模したモデルが提唱される←ニューラルネットワークの始まり

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②第一次AIブーム：1957年に考案されたニューラルネットワークの「パーセプトロン」が、人間の機能を模したとして注目を集める。しかし、「線形分離不可能問題を学習できない」といった弱点が出てくる。

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③第二次AIブーム：1986年、「誤差逆伝播法」が開発される。これには、パーセプトロンを発展させたニューラルネットワークの「マルチレイヤーパーセプトロン」が用いられており、より複雑な学習が可能になった。しかし、インターネットが登場する以前であった当時は、機械学習に利用可能なデータが少なかったため、多層ニューラルネットワークの学習制度がなかなか向上しなかった。

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④第三次AIブーム：2006年、「オートエンコーダ」と呼ばれる技術が開発される。これにより、ニューラルネットワーク地震で特徴を捉えることが可能となった。

「オートエンコーダ」＋「多層ニューラルネットワーク」＝「ディープラーニング」

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⑤現在

ニューラルネットワークとは｜仕組み・学習方法・活用事例・ディープラーニングとの違い｜Ledge.ai

(最終閲覧日：2021年1月7日)