多層パーセプトロン
① 物語性を取り入れた説明: 「多層パーセプトロン」
生成AIに興味を持つ中学生のアイは、パソコンクラブの先生に「多層パーセプトロン」について質問しました。
アイ：「先生、AIが複雑な問題を解決する仕組みってどうなっているんですか？『多層パーセプトロン』って聞いたんですけど、それが重要なんですよね？」
先生：「その通り！ 多層パーセプトロン（MLP）は、AIが画像認識や音声認識のような複雑な問題を解決するための基本的な仕組みなんだ。まず、AIを人間の脳に例えると分かりやすいかもね。」
アイ：「脳ですか？どういうことですか？」
先生：「脳にはニューロンと呼ばれる神経細胞があるんだ。多層パーセプトロンでは、そのニューロンをコンピュータの中で真似しているんだ。ニューロン同士がつながりあって情報を伝えるのと同じように、パーセプトロンも情報を次の層に伝えていくんだよ。」
多層パーセプトロンの構造
先生：「多層パーセプトロンは、3つの層で構成されているんだ。」
- 入力層: データが最初に入ってくる場所。たとえば、写真のピクセル情報やセンサーのデータがここに入る。
- 隠れ層: データを組み合わせたり変換したりして、重要な特徴を抽出する層。この層が多いほど、複雑な問題を解く力が高まる。
- 出力層: 最終的な答えを出す層。たとえば「これは猫」「これは犬」といった判断がここで行われる。
アイ：「隠れ層って具体的に何をしているんですか？」
先生：「隠れ層では、ニューロンが『重み』と呼ばれる値を使って計算をしているんだ。例えば、猫の写真の特徴が入力されると、その特徴がどれくらい重要かを判断するための計算をするんだ。この重みを使うことで、データの重要性を調整して次の層に伝えるんだよ。そして、その計算結果を『活性化関数』がさらに調整しているんだ。」
アイ：「活性化関数ってなんですか？」
先生：「活性化関数は、ニューロンが出力する値を調整する『フィルター』のような役割をするんだ。単に計算結果を次に渡すだけではなく、適切な形に加工して次の層に伝えることができるんだよ。」
アイ：「フィルター？具体的にはどんな役割をしているんですか？」
先生：「たとえば、アイが友達にボールを渡すとき、ボールの重さや形を基準に渡すかどうかを決めるとするよね。それと同じように、活性化関数は計算結果を調整して、『このデータは次の層に渡すべきか』を判断してくれるんだ。」
アイ：「なるほど！単純に次に渡すだけじゃなくて、適切に調整するんですね。具体的にはどんな種類があるんですか？」
先生：「良い質問だね。活性化関数にはいくつかの種類があるんだけど、用途に応じて使い分けられるよ。代表的なものを紹介するね。」
| 活性化関数の種類 | 特徴 | 使用例 |
|---|---|---|
| ReLU（レル） | 入力が0以下の場合は0を出力、それ以上はそのまま出力。計算が早く深層学習に適している。 | 画像認識や音声認識 |
| シグモイド関数 | 出力を0から1の範囲に収める。確率を扱う問題に便利だが、勾配消失問題がある。 | 2値分類（例: スパムメールの判定） |
| tanh（ハイパボリックタンジェント） | -1から1の範囲に出力を収める。シグモイドよりも出力の中心が0に近い。 | 自然言語処理 |
| ソフトマックス関数 | 出力を確率として解釈可能にする。複数クラス分類に使う。 | 画像のカテゴリ分類（犬、猫など） |
アイ：「いろいろな種類があるんですね！用途によって選ぶんですか？」
先生：「その通り！例えば、画像認識ではReLUがよく使われるし、2値分類問題ではシグモイドが適しているんだ。データの種類や目的に応じて適切な活性化関数を選ぶことで、モデルの性能を最大限に引き出せるんだよ。」
アイ：「じゃあ、活性化関数があるからこそ、多層パーセプトロンは複雑な問題を解けるんですね！」
先生：「その通り！活性化関数のおかげで、単なる足し算や掛け算では表現できない複雑な非線形関係を学べるようになるんだ。」
学習の仕組み
アイ：「ところで、隠れ層の計算が間違うことはないんですか？」
先生：「もちろん、最初から完璧にはいかないよ。だから、『逆伝播』という仕組みを使って間違いを修正していくんだ。例えば、猫の写真を見て『犬』と間違えた場合、そのエラーをもとに重みやバイアスを調整するんだ。これを繰り返すことで、次第に正確な結果が出せるようになるんだよ。」
アイ：「間違いを修正しながら成長していくんですね！なんだか、人が学ぶプロセスに似てますね。」
先生：「その通りだよ。この方法を繰り返すことで、モデルはどんどん賢くなるんだ。」
アイ：「どんなデータでも学習できるんですか？」
先生：「基本的にはどんなデータでも学習できるけど、多層パーセプトロンは大量のデータがあるほど力を発揮するんだ。たとえば、手書き文字を認識するAIでは、何千枚もの手書きデータを学習させることで、『これはA』『これはB』と高い精度で判断できるようになるんだ。」
アイ：「だから、大量のデータを使って学習させるんですね。納得です！」
実際の定義
用語まとめ表
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| 入力層 | データが最初に入る層。写真のピクセルや音声データなどを取り込む。 |
| 隠れ層 | データの特徴を抽出する層。複数のニューロンが計算を行う。 |
| 出力層 | 最終的な答えを出す層。「猫」や「犬」などの分類結果を出力する。 |
| 逆伝播 | 間違いを修正するために重みやバイアスを調整するアルゴリズム。 |
| 活性化関数 | ニューロンの計算結果を調整し、次の層に伝える際に重要な役割を果たす。 |
② 実際の事例: 多層パーセプトロンの使用例
企業での使用例
多層パーセプトロンは、Eコマースサイトでの商品のおすすめ機能に利用されています。購入履歴や閲覧履歴を基に、ユーザーに関連性の高い商品を提案するAIは、この仕組みを活用しています。
医療分野での話題例
医療分野では、病気の診断支援に利用されています。MRI画像やCTスキャン画像を分析し、がん細胞の有無を判断するAIは多層パーセプトロンを用いて構築されています。
③ クイズや小テスト
クイズ1 多層パーセプトロンにおける「逆伝播」の役割は何ですか？
A. 入力データを処理する
B. 重みやバイアスを調整して間違いを修正する
C. 出力データをそのまま表示する
クイズ2 多層パーセプトロンの隠れ層で行われる重要な処理は何ですか？
A. データを保存する
B. 特徴を抽出し、次の層に伝える
C. 出力データを記録する
クイズ3 「活性化関数」の役割は何ですか？
A. 出力結果を保存する
B. ニューロンの計算結果を調整する
C. データを入力層に送り返す
回答
クイズ1: B. 重みやバイアスを調整して間違いを修正する
クイズ2: B. 特徴を抽出し、次の層に伝える
クイズ3: B. ニューロンの計算結果を調整する
