解説！ニューラルネットワークと誤差逆伝播法

人工知能に飛躍的な進化をもたらしたディープラーニング（深層学習）。それを可能にしているシステムは「ニューラルネットワーク」と呼ばれています。このニューラルネットワークは、人間の脳の働きからアイデアを得たものです。

どの段階で誤差が生じたのか

わかりやすい例で説明します。手書きした「か」という文字を、コンピュータに認識させようとします。
ただし、様々な人間が手書きで書いた場合には、同じ「か」でも色々な形になってしまいます。
それゆえに、コンピュータが「か」を他のひらがなと間違ってしまう、ということも起こりがちです。

かなり崩して書いた文字の場合、間違えてしまうのも仕方がありません。しかし、間違えた場合にしても、画像を認識する過程においてどの部分で誤差が生じてしまったのかを結果から逆にたどっていきます。
そして、間違えやすい要素を取り除けば、コンピュータが画像認識を正しく行なえるようになります。
それを繰り返すことによって、精度を高めようというのがニューラルネットワークの基本的な考え方です。
それは、「誤差逆伝播法」という言葉でも説明されています。（ページ２に続く）

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