深層学習 多層パーセプトロン入門
人間の脳の神経回路網を真似た仕組みである多層構造は、多層パーセプトロンの重要な特徴です。まるで層をなしたケーキのように、複数の層が重なり合うことで複雑な情報を処理することができます。一番外側にある入力層は、外界からの情報を様々な形（数値、画像、音声など）で受け取る最初の窓口です。この入力層が受け取った情報は、次にある隠れ層へと送られます。
隠れ層は、入力層と出力層の間に位置し、いわば情報処理の中枢です。複数の隠れ層が複雑に絡み合い、入力された情報を分析し、変換し、特徴を抽出していきます。それぞれの隠れ層で行われる処理は、人間が意識的に理解するのは難しいほど複雑なものですが、この複雑さこそが、多層パーセプトロンの力を生み出しています。隠れ層での処理を経て、情報は最終的に出力層へと届けられます。
出力層は、隠れ層で処理された情報を最終的な結果として出力する役割を担います。例えば、画像認識の場合、入力された画像が「猫」であると判断された結果が出力されます。このように、入力層から隠れ層、そして出力層へと、情報は一方通行で流れていきます。この順伝播型ネットワークと呼ばれる構造のおかげで、情報の伝達経路が明確になり、仕組みを理解しやすくなっています。まるで整然とした工場のラインのように、情報が各層を順々に流れていくことで、複雑な問題を効率的に解決できるのです。