ニューロンになってみる

ニューロンになってみるニューロンになってみる
https://dl.dropboxusercontent.com/u/4412680/zuyaneuro/handneuro.html?print-pdf#/
1 / 26 2016/05/19 10:34

⾃⼰紹介⾃⼰紹介
さとうきよし
有限会社ジーワークス
⽩⾺在住
2 / 26 2016/05/19 10:34

ニューラルネットとの関わりニューラルネットとの関わり
今はやりのディープラーニングは第次ブーム
第次ブームのバックプロパゲーションの頃にニューロや
りたくて⼤学に⼊る
⼤学でスキーにはまり研究には打ち込まず⽩⾺に移住し
て現在に⾄る
3 / 26 2016/05/19 10:34

ディープラーニングをすごくディープラーニングをすごく
ざっくり説明ざっくり説明
ディープラーニングはすごく多層でも学習できるバック
プロパゲーション
バックプロパゲーションは多層でも学習可能なパーセプ
トロン
パーセプトロンは層だけのニューラルネット
4 / 26 2016/05/19 10:34

パーセプトロンてなに︖パーセプトロンてなに︖
ニューロンという脳細胞から脳をモデル化したもの
最初期のニューラルネットワーク
実は基本的な学習⽅法は現代のディープラーニングもだ
いたい同じ
5 / 26 2016/05/19 10:34

パーセプトロンパーセプトロン
出⼒式
学習式
6 / 26 2016/05/19 10:34

数式でパーセプトロンが記述数式でパーセプトロンが記述
されてるけど正直ピンとこなされてるけど正直ピンとこな
いよねいよね
7 / 26 2016/05/19 10:34

ニューロンになってみよう︕ニューロンになってみよう︕
ニューロンは⼀個⼀個はたいしたことしてない
⼿でニューロンがやってることをエミュレートしてみる
8 / 26 2016/05/19 10:34

ニューロンニューロン
こいつになりきる
こんなやつがたくさんいて他のニューロンとの結びつき
の「重さ」で学習する
9 / 26 2016/05/19 10:34

ニューロンの出⼒ニューロンの出⼒
⼊⼒の⼝毎に信号の通りやすさを⽰す「重み」がある
重みをづけされた⼊⼒の総和が閾値を超えたら「発⽕」
する
発⽕度合いが出⼒
10 / 26 2016/05/19 10:34

ニューロンの学習ニューロンの学習
出⼒が答え（教師信号）と違ってたら⼊⼒あったやつに
責任とらせる
教師信号との差分だけ⼊⼒のあった⼝の重みを増減する
答えと合ってたらなにもしない
11 / 26 2016/05/19 10:34

元ネタ元ネタ
実は元ネタがある
『マッチ箱の脳』版あり
でも『ほぼ⽇』で公開されてる
化けるのでエンコードをに変更してね︕
12 / 26 2016/05/19 10:34

紙と鉛筆で計算する紙と鉛筆で計算する
マッチを⽤意するのが⼤変だから紙と鉛筆で計算する
そのため元ネタから少しアレンジしてます
表計算アプリでも良いがニューロンの気持ちになるため
⼿で計算しよう
13 / 26 2016/05/19 10:34

お菓⼦の遠⾜問題お菓⼦の遠⾜問題
お菓⼦値段
クッキー円
ポテチ円
チョコ円
お菓⼦は円まで。
どの組み合わせなら買える︖
14 / 26 2016/05/19 10:34

ニューロンの模式図ニューロンの模式図
各お菓⼦を「買う買わない」がニューロンの⼊⼒
「円以内におさまるか」がニューロンの出⼒
15 / 26 2016/05/19 10:34

買える条件買える条件
クッキーポテチチョコ円超
○ ○ ○ ○
○ ○ ○
○ ○
○ ○
○
○
○
16 / 26 2016/05/19 10:34

ニューロン初期化ニューロン初期化
「重み」をランダムに決める
〜くらいで適当に
閾値を「」にする
17 / 26 2016/05/19 10:34

紙の書きかた紙の書きかた
簡単なテンプレートを準備しました
対象教師和出⼒差
18 / 26 2016/05/19 10:34

出⼒を計算出⼒を計算
とりあえず「」で答え出してみる
○ ○ ○
✕ ✕ ✕
✕ ✕ ✕
閾値「」に未満なので発⽕せず
出⼒︓
19 / 26 2016/05/19 10:34

学習する学習する
教師は「」なのに出⼒は「」だったので間違い
教師出⼒－
が答えとの差分
責任のあった⼊⼒に差分を⾜す
元重さ
⼊⼒ ○ ○
変更後
20 / 26 2016/05/19 10:34

学習を繰り返す学習を繰り返す
「」で学習
✕ ✕ ✕ 出⼒︓
差分︓ 重さ変更なし
「」で学習
✕ ✕ ✕ 出⼒︓
差分︓ 重さ変化なし
「」で学習
✕ ✕ ✕ 出⼒︓
差分︓ 重さ変更なし
21 / 26 2016/05/19 10:34

さらに学習を繰り返すさらに学習を繰り返す
「」で学習
✕ ✕ ✕ 出⼒︓
差分︓ 間違い︕
元重さ
⼊⼒ ○ ○
変更後
後で確認するため「」は使わずに学習
22 / 26 2016/05/19 10:34

全部正解になるまでがんばっ全部正解になるまでがんばっ
て繰り返す︕て繰り返す︕
23 / 26 2016/05/19 10:34

学習が収束するはず学習が収束するはず
例では回位の学習で収束
学習に利⽤していない「」でも答えがあう
24 / 26 2016/05/19 10:34

まとめまとめ
ニューロは数式や⾔葉はむつかしそうでも実際の動きを
⾒ると結構理解しやすい
数学的に解析したいのでなければアルゴリズムから追う
と良いかもよ
25 / 26 2016/05/19 10:34

引⽤元引⽤元
⼈⼯知能
かずーさん
ニューロンのイラストを使わせていただきました。あり
がとうございます︕
アドベントカレンダーの内容もとてもおすすめです。
パーセプトロンの学習
パーセプトロンの出⼒と学習の式を利⽤させていただき
ました。
26 / 26 2016/05/19 10:34

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