単純パーセプトロンとは？仕組みや実装方法、多層パーセプトロンとの違いをわかりやすく解説
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AIを学習する上で欠かせない知識にニューラルネットワークやディープラーニングなどが挙げられます。
そして、ニューラルネットワークを学習するためには、理解する必要のあるアルゴリズムの1つに単純パーセプトロンがあります。
今回は、単純パーセプトロンの仕組みや実装方法、多層パーセプトロンとの違いをわかりやすく解説します。
単純パーセプトロンとは？
単純パーセプトロンとは、複数の入力データから1つの値を出力するニューラルネットワークのモデルの1つです。
1つのパーセプトロンしか使用しないことも特徴であり、出力する値は0もしくは1になります。
また、入力層と出力層の2層のみで構成されており、従来のニューラルネットワークのように中間層が存在していません。
パーセプトロン
そもそもパーセプトロンとは、ニューラルネットワークの1種です。
入力層・中間層・出力層の3層から構成されており、信号は入力層から出力層への一方通行になります。
そして1つのパーセプトロンを使用しないものを「単純パーセプトロン」といい、複数のパーセプトロンを使用するものを「多層パーセプトロン」といいます。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは、人間の脳の構造を模した構造のデータ処理手法の1つです。
人間の脳で行われる処理を数理モデルで再現して、コンピュータに同じ方法でデータ処理を行わせることができます。
そんなニューラルネットワークを構成している最小単位がパーセプトロンです。
ニューラルネットワークは、入力層・中間層・出力層の3層から構成されており、複数の入力データから複数の値を出力します。
ディープラーニング
ディープラーニングとは、機械学習の手法の1つです。
与えられたデータの傾向や特徴、法則などを多層的な構造を持ったニューラルネットワークを使って学習させる仕組みで、大量のデータから正確な結果を導き出せます。
従来のニューラルネットワークは中間層が1つしかありませんが、ディープラーニングでは中間層が数百以上存在しています。
複数の中間層があることから与えるデータの特徴量を設計しなくても、多層の中間層を経由していくうちに自動で特徴量を抽出してくれます。
そのため、人間では判別しにくい特徴もディープラーニングはしっかりと分析することが可能です。
単純パーセプトロンとニューラルネットワークの関係性
単純パーセプトロンは、ニューラルネットワークを構成する単位の1つです。
ニューラルネットワークは、複数の単純パーセプトロンを縦や横に並べて接続した塊のことであり、複数のパーセプトロンが結びつくことで３層構造になっています。
「単純パーセプトロンという人工的な脳神経を集めて繋ぐことで、ニューラルネットワークという人工的な脳を作る」というイメージを持つとより関係性が理解しやすいです。
さらに、単純パーセプトロンにはなかった中間層が構成されているニューラルネットワークは、より複雑な処理を実現させることが可能です。
その中間層がさらに多層化したニューラルネットワークがディープラーニングになります。
そのため、単純パーセプトロンとニューラルネットワークは、とても深い関係性があります。
これからAIに関する知識を学習する際は、単純パーセプトロンとニューラルネットワークをセットで学習しましょう。
単純パーセプトロンと多層パーセプトロンとの違い
多層パーセプトロンとは、単純パーセプトロンを多層化したパーセプトロンのことです。
単純パーセプトロンを拡張したものというイメージを持つことで理解しやすいものであり、単純パーセプトロンよりも汎用性が高いことが特徴になります。
中間層がある
単純パーセプトロンは、入力層と出力層の2層から構成されているのに対して、多層パーセプトロンは入力層・中間層・出力層の3層から構成されています。
さらに、それぞれの層も複数追加されている構造なので、単純パーセプトロンよりも複雑な計算を処理することが可能です。
特に、中間層を持つことによって非線形な学習ができるようになるので、単純パーセプトロンよりも多くの分野で活用できます。
そのため、多層パーセプトロンは単純パーセプトロンよりも優れたニューラルネットワークです。
ディープラーニングの基盤
中間層を持つ多層パーセプトロンは、ディープラーニングの基盤としての役割を果たしています。
ディープラーニングは、複数の中間層を持つニューラルネットワークであり、その元となっているものが多層パーセプトロンです。
多層パーセプトロンを理解することで、ディープラーニングへの理解も深めていくことができます。
そのため、これからディープラーニングについて学習する際は、多層パーセプトロンについても学習しておくことが効果的です。
単純パーセプトロンの仕組み
単純パーセプトロンは、1つのパーセプトロンしか使わないアルゴリズムなので、とてもシンプルな仕組みになっています。
ここでは、単純パーセプトロンの仕組みについて解説します。
重みと閾値
ニューラルネットワークにおける重みとは、特定の入力データごとに割り当てられる値のことです。
閾値とは、境界となる境目の値のことであり、単純パーセプトロンではこの閾値を超えるかどうかで出力される値が0か1なのか決定されます。
この閾値は、複数の重み付きの入力データの合算値から境目を決定して定めます。
そして、閾値と出力値が同じであれば「1」それ以外は「0」というように出力します。
単純パーセプトロンのメリット
単純パーセプトロンをこれから実装していく場合、単純パーセプトロンのメリットを理解しておくことで、より効果的に活用できるようになります。
ただ、具体的にどのようなメリットがあるのか知らない方も多くいます。
ここでは、単純パーセプトロンのメリットについて解説します。
数式がシンプルで理解しやすい
単純パーセプトロンは、数式がシンプルで理解しやすいです。
ニューラルネットワークやディープラーニングなどの学習をする場合、高度な数学の知識が必要になります。
しかし、単純パーセプトロンを理解する場合は高校数学レベルの知識で理解できます。
そのため、ニューラルネットワークやディープラーニングに関する知識を身に付けたい方が基礎として最初に学習することが効果的です。
単純パーセプトロンを理解することで、さまざまな分野の学習にも役立ちます。
２クラスの分類に適している
単純パーセプトロンは、２クラスの分類に適しています。
例えば、身長と体重のデータから性別を判別する場合やその他のさまざまな分類作業を行う場合に、単純パーセプトロンは効果的に活用できます。
2つのデータから1つの結果を出力する場合には、複数の入力層から1つの値を出力する構造の単純パーセプトロンが最適です。
そのため、以上のような分野で活用する場合には、単純パーセプトロンを実装してみることをおすすめします。
ディープラーニングを学ぶ上で基礎になる
ディープラーニングは、多層の中間層から構成されているニューラルネットワークです。
そんなディープラーニングは、中間層を含む３層構造の多層パーセプトロンが基礎になっており、その多層パーセプトロンは単純パーセプトロンが集まっている仕組みです。
そのため、単純パーセプトロンはディープラーニングを学ぶ上で欠かせない基礎部分に該当します。
これからディープラーニングを学んでいく際は、単純パーセプトロンを基礎として学習することをおすすめします。
単純パーセプトロンのデメリット
単純パーセプトロンには、メリットだけでなくデメリットもあるので、これから単純パーセプトロンを実装する方は、しっかりと理解しておくことが大切です。
ここでは、単純パーセプトロンのデメリットについて解説します。
線形非分離の問題に対応できない
単純パーセプトロンは、線形非分離の問題に対応できないというデメリットがあります。
線形非分離とは、複数のデータから2つのジャンルに分類する問題のことであり、単純パーセプトロンは構造上、この線形非分離の問題に対応することが不可能です。
そのため、線形非分離の問題に対応するためには、多層パーセプトロンを実装する必要があることを理解しておきましょう。
単純パーセプトロンの実装にはPythonが最適
単純パーセプトロンを実装する際は、AIの開発に効果的なPythonを利用することが効果的です。
ここでは、Pythonについてと単純パーセプトロンの実装について解説します。
Pythonについて
Pythonは、数多く存在するプログラミング言語の中でも、特にAIや機械学習に適しているものの1つです。
主に、機械学習やディープラーニングの開発に必要な機能が揃っているライブラリやフレームワークが数多く提供されています。
さらに、ソースコードがシンプルで可読性が高いことや多くの企業やサイトで採用されている実績があるなどの特徴があるので、初心者でも扱いやすいです。
そのため、単純パーセプトロンを実装する場合は、Pythonを使って実装します。
Pythonによる実装
単純パーセプトロンの実装では、主に以下の3つのゲートをPythonの関数として実装します。
- ANDゲート：すべての入力が１であれば１を出力し、それ以外は０を出力する
- ORゲート：どちらかの入力が１であれば１を出力し、それ以外は０を出力する
- NANDゲート：すべての入力が１であれば０を出力し、それ以外は１を出力する
以上のゲートの実装は、全てPythonによって実装できます。
まとめ
単純パーセプトロンは、ディープラーニングの基礎となっている重要なアルゴリズムの1つであり、AIを学ぶ上では欠かせない学習分野です。
さらに、高度な数学知識がない場合でも理解することができるシンプルな数式で構成されています。
これから機械学習やディープラーニングについて学習する方は、ぜひ最初に学習してみることをおすすめします。
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