E資格の試験に合格するためには、深層学習に関する正確な知識が不可欠になります。E資格では、深層学習を総合的に理解させるために、複数のシラバスで、深層学習に関する知識が問われますが、順伝播型ネットワークも試験に合格するためには正しく理解しなければいけない知識です。ここではこれからE資格を受験する人のために、順伝播型ネットワークについて詳しく紹介します。
E資格のシラバスに含まれる深層学習とはどのようなものか
E資格のシラバスの一つである深層学習は、E資格を取得するために覚えなければいけない知識の中でも、特に重要度の高いものです。深層学習を総合的に理解するためには、数学の計算に関する幅広い知識も必要になります。
深層学習を勉強するにあたって必ず理解しなければいけないのが順伝播型ネットワークの概念ですが、これは与えられた情報に対して、コンピュータが一つの方向にのみ情報を伝えていくようなタイプのネットワークのことです。
情報の入口と出口はそれぞれ決められていて、入口から入った情報は必ず出口の方向に流れていくようなネットワークの状態が、順伝播型ネットワークと定義されています。
線形問題と非線形問題の違い
機械は与えられた情報に対して、適切な処理を学習できる能力がありますが、処理できる問題の種類にはいくつかのパターンがあります。数値に関する処理は機械で処理できる典型的な情報で、もう一つの処理が情報を分類する処理です。
機械が情報を効率良く処理できるようにするために、人間の脳と同じようなシステムが開発されましたが、このようなシステムを利用して入力された情報を分類する場合、機械は各種のデータを線で分けることによって、分類を行います。線で分けることができる簡単な問題が線形問題で、線で分けることができない高度な非線形問題と呼ばれ、問題を解決するための新たな手法が開発されています。高度な処理能力を持つコンピュータでは、線形問題と非線形問題を効率的に処理することができます。
処理の正確さを測定するためのコスト関数
ネットワークにはさまざまなタイプのものが存在します。入口と出口が1つずつしかないものもあれば、出口は1つだけしかないけれども、入口が複数あるタイプのネットワークも存在します。こうしたネットワークをコンピュータが活用することで、より高度な情報処理と深層学習が可能になります。
入口が複数あるタイプのネットワークで情報処理を行う場合に重要になるのが、それぞれの入口から入ってくる、情報の重要性の比較です。出口から出力される情報の正確性も、入力情報を比較した結果に左右されますが、出力された情報の正確性を調べるために使用されるのがコスト関数です。
情報を処理する出力ユニット
与えられた情報をもとに、コンピュータは情報を処理して外部に出力します。コンピュータの内部で情報を処理するために使用されるのが各種の関数です。用意された関数に入力された情報を当てはめていくことで、コンピュータが情報を正しく処理できるようになっています。
この出力の部分はその性質によって2つの種類に分けられますが、その1つが出力ユニットです。出力ユニットではコンピュータを利用している人が、どのようなタイプの情報処理を求めているかによって、使用される関数が決定されます。
さまざまな情報を処理できる隠れユニット
コンピュータが入力された情報を処理して外部に出力する際に利用されるもう一つのユニットが隠れユニットです。隠れユニットは非線形問題を処理する時などにも効果的に利用されています。
隠れユニットは入力と出力の間に、隠れレイヤーという形で存在して情報の処理を行いますが、この隠れレイヤーの数も、情報を処理する能力に大きく影響します。隠れレイヤーの数は多くなるほど、隠れユニット全体の性能も向上しますが、一定数以上レイヤーが存在する場合には、それ以上増やしても処理能力は向上しなくなります。
アーキテクチャの設計に必要なこと
システムアーキテクチャの設計は、深層学習機能を持ったコンピュータを活用するうえで重要な役割を果たします。アーキテクチャの設計を行ううえでまず考慮しなければいけないのは、どのような目的でコンピュータが活用されるのかということです。
システムを稼動させるためのアーキテクチャ設計では、コンピュータに情報を入力するための設計についても考慮する必要があります。情報を正確に入力しやすいような設計にすることで、入力された情報をもとにコンピュータの内部で必要な処理を正しく行うことができます。
アルゴリズムの一種である誤差逆伝播法
誤差逆伝播法は深層学習において使用されるアルゴリズムで、機械にニューラルネットワークを学習させる際に使用されるアルゴリズムです。英語ではBackpropagationと言います。
このアルゴリズムを利用することの大きな利点は、コンピュータが出力した誤差を最小限にできることです。任意関数を近似することができるために、深層学習では重要な役割を果たしているアルゴリズムです。出力される誤差を少なくしていくことで、より高度な情報処理が可能になります。
深層E資格の受験に欠かせない順伝播型ネットワークの知識学習における
E資格を受験する人にとって、受験前に必ず理解しておかなければいけないのが順伝播型ネットワークの知識です。順伝播型ネットワークはディープラーニングにおいて重要な役割を果たしていることから、試験に合格するためにはできるだけ正確に知識を理解しておく必要があります。線形問題や誤差逆伝播法など、幅広い内容の知識を理解することで、効果的な試験対策ができます。