人工神経

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人工神経または人工ニューロン: artificial neuron)とは、人工知能において、生物学的神経を参考にして考案されたニューラルネットワークを構成する基本単位である。人工神経は1つ以上の入力を受け取り(1つ以上の樹状突起に相当)、それらの総和から出力(シナプス)を生成する。通常、各ノードの総和には重み付けがされ、活性化関数: activation function)もしくは伝達関数(: transfer function)と呼ばれる非線形関数に渡される。

基本構造[編集]

m個の入力を持つ人工神経を考える。各入力信号を x_1 から x_m とし、重み付けを w_1 から w_m、バイアス項を b、伝達関数を \varphi とする。

k 番目の人工神経の出力は次の式で表される:

y_k =  \varphi_k \left( \sum_{i=1}^m w_{ki} x_i + b_k \right)

数式を図示すると以下のようになる。

Artificial neuron.png

出力は他の人工神経に(重み付けされたシナプスを通って)伝播するか、最終的な出力の一部として使われる。

このモデルは、線形変換と \varphi(非線形を含めた何らかの変換)を交互に繰り返すということしか言っていなく、\varphi_k もニューロンごとにバラバラであっても良いとすると、恒等変換も線形変換であるので、つまり、任意のいかなる関数変換をも表現できるモデルということになる。形式ニューロンは二値データの範囲内において、チューリングマシンと等価になっている。

活性化関数[編集]

批判[編集]

人工神経は、生物物理学的には正しいモデルではないと批判されることが多い。あくまで、生物を参考にしてモデルを作ったというレベルであり、生化学的にちゃんと再現しようという意図は全くなく、1952年に発表されたホジキン-ハックスレー型モデルと比較しても大きく異なっている。

形式ニューロン[編集]

関連項目[編集]