読み方 ： しゅつりょくそう

概要

ニューラルネットワークとは

人工ニューラルネットワーク（人工知能の文脈では単にニューラルネットワーク）は、動物の脳の神経回路の構造と働きを模式化したモデルである。刺激に反応する神経細胞（ニューロン）を模したノードを層状に配置した構造で、入力層、1層以上の隠れ層（中間層）、出力層で構成される。

各ノードは固有のパラメータに基いて比較的単純な計算を行う能力を持ち、上位層の各ノードの計算結果を入力として所定の計算を行う。計算結果は下位層の各ノードへそれぞれ固有の重み付けを行った上で出力される。最上位の入力層は外部からデータを受け取り、最下位の出力層は外部へデータを出力する。

出力層の役割

出力層はニューラルネットワークの最下位の層で、入力データを隠れ層で処理した結果を受け取って集約し、所定のデータ形式で外部に出力する。出力内容はモデルの目的によって異なり、回帰問題であれば予測値、分類問題であれば入力データが当てはまるクラス（分類）などとなる。

複数のクラスのどれに当てはまるかを答える多クラス分類の場合は、可能性の高いクラスとその確信度の組を出力する。その際、隠れ層で得られた結果をソフトマックス関数（softmax function）にかけ、確信度の和が1（100%）となる確率分布として出力する。例えば、画像に写っている動物を分類するモデルであれば「猫0.75 犬0.15 狸0.06 狐0.04」といった具合である。

この記事の著者 ： (株)インセプト IT用語辞典 e-Words 編集部
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