1枚でわかる!ニューラルネットのしくみ
配管+バルブのメタファで、ニューラルネットがデータをどう変換していくかを視覚化。初心者が『層』『重み』『活性化関数』を直感的に理解できる構成にしました。
図の見かた
1
入力層(左・水栓)
データが水のように流れ込むスタート地点
2
中間層(中央・バルブ付き配管)
バルブをひねって水量=信号を調整(=重み×活性化関数)
3
出力層(右・蛇口)
最終結果が流れ出る
キーワードをやさしく解説
用語 | イメージ | やさしい説明 |
---|---|---|
ニューロン | パイプの節 | 水(数値)が通る通路。数が多いほど複雑な変換が可能 |
重み | バルブの開き具合 | 水量を強めたり弱めたりして重要度を表すネジ |
バイアス | 定量注水器 | 全体の水位を底上げ/底下げする微調整ノブ |
活性化関数 | フィルター | 一定以上の水しか通さない "ふるい" で非線形性を導入 |
学習 | バルブ調整の自動化 | 目的(水量の目標)に近づくようにバルブを何度も回す作業 |
仕組みを 3 ステップで追ってみよう
1️⃣ データ投入
• 画像なら「ピクセルの明るさ」、テーブルなら「売価・気温」などを水として流し込む
2️⃣ 層を通過して変換
• 各層で "水量" が掛け算+ふるい によって最適化され、情報が抽象化
• 序盤:エッジ検出など "ざっくり特徴" を抽出
• 終盤:犬の耳/猫のヒゲなど "具体的特徴" に集約
3️⃣ 出力層で判定
• もっとも水量が多い蛇口=モデルが「そうだ!」と判断したクラス
よくある疑問 Q&A
Q1. 層は多いほどいいの?
データが大量&計算資源があれば精度向上しやすい。ただし過学習や推論遅延のリスクも。
Q2. 重みはどうやって決める?
「逆伝播」という仕組みで、予測誤差が小さくなるようバルブを自動調整(勾配降下法)。
Q3. 活性化関数って何種類ある?
ReLU, Sigmoid, Tanh など多数。最近は ReLU 系(LeakyReLU, GELU) が主流。
まとめ
ニューラルネットは 入力 → 中間層 → 出力 のパイプラインでデータを段階的に変換
重み=重要度、活性化関数=ふるい と覚えると直感的
学習は「目標に合わせてバルブを自動調整するプロセス」
この図1枚と用語セットを押さえれば、CNN や Transformer など派生モデルの理解もスムーズになります!