1. 深層学習とは？

深層学習（Deep Learning）は、人工ニューラルネットワークを用いた機械学習の一種で、大量のデータから複雑なパターンを学習します。従来の機械学習よりも多層構造を持ち、「特徴抽出」から「予測」までを自動で行えるのが特徴です。

深層学習のメリットと用途

• 大規模データからパターンを自動学習し、画像認識、自然言語処理などで高精度の結果が得られる。
• 大量の計算資源が必要であり、GPUの利用が普及。

2. 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の層構造

ニューラルネットワークは、入力層・隠れ層・出力層の三層で構成され、データを入力から出力へと処理します。隠れ層が多いほど、モデルはより高度なパターンを学習できるようになります。

パーセプトロン

パーセプトロンは、ニューラルネットワークの基本単位であり、単純な線形モデルです。複数のパーセプトロンを重ねることで多層ネットワークが形成されます。

活性化関数

活性化関数は、ニューロンの出力を非線形に変換し、モデルが複雑なパターンを学習できるようにするために使用されます。代表的な活性化関数は以下の通りです。

• ReLU（Rectified Linear Unit）：0以下の値を0に、0以上の値をそのまま返す。
• シグモイド関数：0〜1の範囲で出力するため、確率予測に適している。
• ソフトマックス関数：分類問題で、複数の出力の合計を1にし、確率として解釈できる。

3. 学習アルゴリズムと最適化

誤差逆伝播法（Backpropagation）

誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの誤差を各層に逆に伝播させ、勾配降下法を用いてモデルの重みを更新します。この手法により、モデルがより高精度に学習できます。

勾配降下法（Gradient Descent）

勾配降下法は、モデルの誤差を最小化するために、パラメータを少しずつ更新する手法です。代表的な最適化アルゴリズムには以下があります。

• SGD（Stochastic Gradient Descent）：1つのデータに基づいて更新を行う。
• Adam：学習率を適応的に変化させ、収束を早める手法。

4. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像データに特化したニューラルネットワークで、畳み込み層とプーリング層を持ちます。画像の特徴（エッジや模様）を抽出し、画像認識や物体検出に用いられます。

CNNの主な層

• 畳み込み層：フィルターを用いて特徴を抽出。
• プーリング層：特徴量のサイズを縮小し、計算負荷を軽減。
• 全結合層：特徴を最終的な出力に結びつける。

5. リカレントニューラルネットワーク（RNN）

リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、時系列データに適したニューラルネットワークで、前のステップの情報を次のステップに反映できます。音声認識、テキスト生成などに応用されます。

LSTMとGRU

• LSTM（Long Short-Term Memory）：長期間の依存関係を学習できるRNNの拡張。
• GRU（Gated Recurrent Unit）：LSTMよりも軽量な構造を持ち、時系列データに適しています。

次回予告

次回は、生成AI（Generative AI）の仕組みについて学び、GANやVAEといった生成モデルの基礎を解説します。生成AIの活用例も紹介します。