機械学習 パーセプトロン：学習の仕組み
人間の頭脳は、複雑に絡み合った無数の神経細胞によって、情報を処理し、学習や認識といった高度な働きを実現しています。この神経細胞の仕組みを数理モデルとして単純化し、計算機上で再現できるようにしたのがパーセプトロンです。パーセプトロンは、１９５７年にアメリカの心理学者であるフランク・ローゼンブラットによって考え出されました。これは、人工知能の基礎を築く重要な技術の一つであり、今でも様々な分野で活用されています。
パーセプトロンは、複数の入り口から情報を受け取ります。それぞれの入り口には、情報の重要度を表す重みが割り当てられています。パーセプトロンは、受け取った情報にそれぞれの重みを掛け合わせ、それらを全て合計します。この合計値は、まるで神経細胞が受け取る電気信号の強さを表すかのようです。次に、この合計値を活性化関数という特別な関数にかけます。活性化関数は、合計値がある一定の値を超えた場合にのみ出力を出す仕組みで、これは神経細胞が発火するかどうかを決定する仕組みによく似ています。
例えば、画像認識を行うパーセプトロンを考えてみましょう。パーセプトロンの入り口は、画像のそれぞれの画素の明るさを表す数値と繋がっています。重みは、それぞれの画素が画像認識にどのくらい重要かを表します。パーセプトロンは、これらの情報を受け取り、重みをかけて合計し、活性化関数にかけます。そして、最終的な出力は、その画像がどの種類に属するかを示す信号となります。例えば、猫の画像を入力した場合、猫を表す信号が出力されます。
パーセプトロンは、学習能力も持ち合わせています。最初はランダムに設定された重みを、学習データを使って調整することで、より正確な判断ができるようになります。これは、人間が経験を通して学習していく過程と似ています。このように、パーセプトロンは、人間の脳の働きを模倣することで、高度な情報処理を可能にする画期的な技術なのです。
