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、人間の脳に存在する神経細胞（ニューロン）の働きをヒントに設計された、情報処理のための数学的モデルです。現在の人工知能（AI）の基盤技術であり、とくにディープラーニング（深層学習）において中心的な役割を果たしています。

1. ニューラルネットワークの基本構造

ニューラルネットワークは、基本的に 「層」 と呼ばれる構造で形成されています。構成要素は以下の3つです。

1. 入力層（Input Layer） データを受け取る層です。画像ならピクセル値、文章なら数値化された単語ベクトルなどが入ります。
2. 中間層・隠れ層（Hidden Layers） データを内部で処理し、特徴を抽出する役割を担います。ディープラーニングでは、この層が多数重なるため「深層学習」と呼ばれます。
3. 出力層（Output Layer） 最終的な予測結果を出します。分類なら「猫／犬」、回帰なら数値などの形です。

各層には多数の ニューロン（ノード） があり、これらが「重み付きのつながり（Weights）」で結びついています。

2. ニューロンの仕組み

1つのニューロンは、

• 複数の入力値を受け取り
• 「重み」を掛け合わせて足し合わせ
• 「活性化関数（Activation Function）」によって非線形変換し
• 次の層に出力する

という動作を行います。

活性化関数には、ReLU、Sigmoid、Tanhなどがあり、これによってネットワークは単純な線形計算を超えて複雑なパターンを学習できます。

3. ニューラルネットワークの学習プロセス

ニューラルネットワークは、以下の流れで学習を行います。

① 順伝播（Forward Propagation）

入力データを層に順番に通し、最終的な予測を得ます。

② 誤差計算

予測結果と正解の差（誤差）を算出します。

③ 逆伝播（Backpropagation）

誤差に基づいて、各重みがどの程度影響したかを計算し、重みの更新方向を決定します。

④ 最適化（Optimization）

勾配降下法（SGD）やAdamなどの最適化手法を使って、重みを調整し誤差を小さくします。

これを繰り返すことで、ネットワークはデータの特徴を捉え、より高精度な予測ができるようになります。

4. 特徴抽出の自動化

従来の機械学習では、特徴（特徴量）を人間が手作業で設計する必要がありました。しかしニューラルネットワークは、隠れ層を通じて

• 低レベルの特徴（画像のエッジ、音の周波成分など）
• 中レベルの特徴（形、音のパターン）
• 高レベルの抽象的特徴（物体の意味、文脈など）

を自動的に学習します。これがディープラーニングの強みであり、膨大なデータから高次元の概念まで理解できる理由です。