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！