ディープラーニングとニューラルネットワーク: 注目すべき 6 つのトレンド

ニューラル ネットワークの基本的な考え方は、コンピューターの「脳」内の複数の相互接続されたセルをシミュレートして、環境から学習し、さまざまなパターンを認識し、人間と同様の決定を下せるようにすることです。

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典型的なニューラル ネットワークは、ニューラル ネットワークの基本単位である相互接続された数千の人工ニューロンで構成されています。これらのニューロンは順番に積み重なり、層と呼ばれる構造で何百万もの接続を形成します。ユニットは次のように分類されます。

• 入力ユニット: 外部環境から情報を受信するために使用されます。
• 隠しユニット: 隠し層は必要な計算と出力結果を出力層に渡します。
• 出力ユニット: 出力信号は、ネットワークが最近取得した情報にどのように応答するかを示します。

ほとんどのニューラル ネットワークは「完全接続」されており、つまり、すべての隠しユニットと出力ユニットは、反対側のすべてのユニットに接続されています。各ユニット間の接続は「重み」と呼ばれ、他のユニットにどの程度影響を与えるかに応じて、正または負になります。重みが大きいほど、関連するユニットへの影響が大きくなります。

フィードフォワード ニューラル ネットワークは、ニューロンが層状に配置される最も単純なニューラル ネットワークです。各ニューロンは、前の層のニューロンにのみ接続されます。前のレイヤーの出力を受け取り、レイヤー間のフィードバックなしで次のレイヤーに出力します。これは、最も広く使用され、最も急速に成長している人工ニューラル ネットワークの 1 つです。

以下では、ニューラル ネットワークとディープラーニングの開発におけるいくつかの重要なトレンドについて説明します。

1. カプセルネットワーク

カプセル ネットワークは、人間の脳と同様の方法で情報を処理する新しいタイプのディープ ニューラル ネットワークです。

カプセル ネットワークは、現在最も広く使用されているニューラル ネットワークの 1 つである畳み込みニューラル ネットワークとは逆ですが、単純なオブジェクトと複雑なオブジェクトの間に存在する重要な空間階層を考慮に入れていません。これにより、誤分類が発生し、エラー率が高くなります。

単純な認識タスクを扱う場合、カプセル ネットワークは精度が高く、エラーが少なく、大量のトレーニング モデル データを必要としません。

2. 深層強化学習（DRL）

深層強化学習は、観察、アクション、報酬を通じて環境と相互作用することで学習するニューラル ネットワークの一種です。深層強化学習は、Atari や Go などのゲームの戦略を開発するために効果的に使用されてきました。 AlphaGo は人間のチェスチャンピオンを破り、深層強化学習の最も有名な応用例となりました。

3. リーンおよび拡張データ学習

これまでのところ、機械学習とディープラーニングが直面している最大の課題は、システムをトレーニングするために大量のラベル付きデータが必要になることです。この問題を解決するために広く使用されている 2 つの手法があります。

• 新しいデータの統合
• 転移学習

「転移学習」とは、あるタスクまたは分野から学習した経験を別のタスクまたは分野に転移することを指し、「ワンショット学習」とは、関連する例が 1 つだけの場合や例がまったくない場合など、極端なケースに転移学習を適用することを指します。つまり、「データを削減する」ための学習技術になります。同様に、シミュレーションや補間を使用して新しいデータを合成すると、より多くのトレーニング データを取得できるため、既存のデータを拡張して学習を改善できます。

上記の手法を適用することで、特に履歴データが少ない場合に、より多くの問題を解決できます。

4. 教師ありモデル

教師ありモデルは、事前にラベル付けされたトレーニング データに基づいてパターンを学習または確立し、このパターンに基づいて新しいインスタンスについて推論を行うために使用される学習形式です。教師ありモデルは、一連の入力と正しくラベル付けされた出力で構成される教師あり学習アルゴリズムを使用します。

ラベル付けされた入力とラベル付けされた出力を比較します。 2 つの間の変化に基づいてエラー値が計算され、アルゴリズムを使用して入力と出力間のマッピングが学習されます。

5. メモリモデルを備えたネットワーク

人間と機械の典型的な違いは、批判的に作業し、考える能力です。コンピューターは、特定のタスクを非常に高い精度で実行するようにプログラムできます。しかし、さまざまな環境で動作させるには、解決すべき問題がまだたくさんあります。

機械が現実世界の環境に適応するためには、ニューラル ネットワークが壊滅的な忘却なしに継続的なタスクを学習できなければなりません。そのためには、次のような多くの方法が必要です。

• 長期記憶ネットワーク：時系列を処理して予測することができる
• 弾性重み統合（EWC）：この方法は、これらのタスクにとって重要な重みの学習速度を選択的に遅くします。
• プログレッシブ ニューラル ネットワーク: 「壊滅的な忘却」を引き起こさず、学習したネットワークから新しいタスクに役立つ機能を抽出できます。

6. ハイブリッド学習モデル

生成的敵対ネットワーク (GAN) や深層強化学習 (DRL) などのさまざまな種類のディープ ニューラル ネットワークは、パフォーマンスの向上と幅広い応用の点で大きな可能性を示しています。ただし、ディープラーニング モデルでは、ベイズ確率のような不確実なデータ シナリオをモデル化することはできません。

ハイブリッド学習モデルは、これら 2 つの方法の利点を組み合わせたものです。一般的なハイブリッド学習モデルには、ベイジアン GAN とベイジアン条件付き GAN があります。

ハイブリッド学習モデルはビジネス上の問題の範囲を拡大し、不確実性を伴うディープラーニングの問題を解決できるようにすることで、モデルのパフォーマンスを向上させ、モデルの解釈可能性を高め、より幅広い応用を実現します。