深層学習とは何か？——ニューラルネットワークの仕組みをやさしく解説
はじめに
こんにちは。Altam Easeの本田直輝です。
今回は以下を解説します。
人工知能（AI）の進化の中心にある技術、それが「深層学習（Deep Learning）」です。
画像認識、音声認識、自然言語処理など、多くの分野で活躍しているこの技術は、「人間の脳の仕組み」をヒントに作られています。
この記事では、深層学習の基本となる「ニューラルネットワーク」や「線形関数」「活性化関数」といった概念を、初学者向けにわかりやすく解説します。
ニューラルネットワークとは？
ニューラルネットワークは、人間の神経細胞（ニューロン）の仕組みを模倣して作られた情報処理のモデルです。
生物の神経ネットワークと、人工ニューラルネットワークを比べると次のようになります。
| 生物の脳 | 人工ニューラルネットワーク |
|---|---|
| ニューロン（神経細胞） | ノード（ニューロン） |
| シナプス | 重み（weight） |
| 活性化（信号の発火） | 活性化関数 |
| 脳内ネットワーク | 層構造のネットワーク |
ニューロンの基本計算：線形関数＋活性化関数
1つのニューロンは、次の2つの処理を行います：
🟦 ステップ1：線形変換
複数の入力 x1,x2,…,xn に重み w1,w2,…,wn を掛けて足し合わせ、バイアス b を加える：
z=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b
これはいわゆる線形関数です。グラフにすると直線になります。
🟩 ステップ2：非線形変換（活性化関数）
上記の線形出力 z に対して、「活性化関数」と呼ばれる非線形関数を適用します：
y=f(z)
よく使われる活性化関数：
| 名前 | 式 | 特徴 |
|---|---|---|
| ReLU | f(z)=max(0,z) | シンプルで計算が早い。今の主流。 |
| Sigmoid | f(z)=11+e−z | 出力が0〜1。確率のような出力。 |
| tanh | f(z)=tanh(z) | 出力が-1〜1。中心が0。 |
活性化関数の代表例：シグモイド関数とは？
先ほど紹介した活性化関数の中でも、シグモイド関数（Sigmoid）は、ニューラルネットワークの基礎を理解する上で非常に重要な関数です。ここでは、少し詳しく見てみましょう。
シグモイド関数は以下の式で表されます：
-
出力は常に 0〜1の範囲 に収まります
-
グラフは滑らかなS字カーブ（sigmoid = S字形）
多層パーセプトロン（MLP）とは？
単一のニューロン（パーセプトロン）だけでは線形の問題しか解けません。
これを複数層に重ねたものが 多層パーセプトロン（Multi-Layer Perceptron, MLP） です。
構成：
-
各層で「線形関数 → 活性化関数」を繰り返します
-
非線形な問題（画像分類、音声認識など）を扱えるようになります
深層ニューラルネットワーク（DNN）とは？
MLPをさらに深くしたものが「深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network, DNN）」です。
-
「隠れ層が2〜3層以上」あれば「深層（Deep）」と呼びます
-
実際のAI応用では、数十層〜数百層のDNNが使われることもあります
MLP ⊂ DNN
→ MLPはDNNの一種。DNNはより広い概念で、CNNやRNNなども含まれます。
これが「深層学習（Deep Learning）」！
「深層学習（ディープラーニング）」とは、
多層のニューラルネットワークを使って、データから自動で特徴を学習する技術です。
深層学習のポイント：
| 特徴 | 説明 |
|---|---|
| 多層構造 | 複雑なデータ構造や意味を学べる |
| 自動特徴抽出 | 画像処理や音声解析で人間の手作業が不要に |
| 活性化関数 | 非線形性を導入し、高度なパターンも対応可能 |
| 誤差逆伝播法 | 学習アルゴリズムの中核。出力誤差から重みを調整 |
| GPU・ビッグデータ | 深い学習には大量のデータと計算力が必要 |
主な応用領域
| モデル | 用途 |
|---|---|
| MLP | 数値データの分類、回帰 |
| CNN | 画像認識、医療画像解析、物体検出 |
| RNN / LSTM | 時系列予測、自然言語処理 |
| Transformer（GPTなど） | 翻訳、要約、対話（ChatGPTなど） |
| GAN | 画像生成、スタイル変換 |
まとめ
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| ニューラルネットワーク | 人工ニューロンを組み合わせたネットワーク |
| 線形関数 | 入力に比例して出力が変わる基本関数 |
| 活性化関数 | 非線形性を加える関数（ReLU、Sigmoidなど） |
| MLP | 多層構造を持った基本的なニューラルネット |
| DNN | MLPを深くしたり、他の構造も含んだ広義のネットワーク |
| 深層学習 | 多層ニューラルネットを使った学習技術の総称 |
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