先日、「ニューラルネットワークの基礎」と題した勉強会を開催し、多くの方にご参加いただきました。誠にありがとうございます。
本勉強会では、ニューラルネットワークの根幹をなす理論から、画像認識などで広く活用されるCNNに至るまで、以下の内容について重点的に解説と議論を行いました。
ニューラルネットワークの基礎#
ニューラルネットワークの概要#
- ニューラルネットワークとは
- 活性化関数（シグモイド関数、ReLU関数など）の役割
フォワードプロパゲーション（順伝播）#
- 入力データがネットワークをどのように伝播し、出力が得られるかの計算プロセス
損失関数#
- モデルの予測精度を測る指標（平均二乗誤差）
- なぜ損失関数が重要なのか
バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）#
- 損失関数を最小化するための勾配計算アルゴリズム
- 連鎖律（Chain Rule）を用いた、各層の重みとバイアスに対する勾配の効率的な計算方法
- 勾配降下法（Gradient Descent）と、それを用いたパラメータ更新のメカニズム
- バックプロパゲーションがニューラルネットワークの学習において不可欠である理由
畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の基礎#
CNNの概要#
- 特に画像認識などのタスクで優れた性能を発揮
畳み込み層 (Convolutional Layer)#
- フィルター（カーネル）の概念と、それを用いた特徴抽出の仕組み
- ストライドとパディングの役割、およびそれらが出力サイズに与える影響
- 入力データから局所的な特徴を抽出する能力
プーリング層 (Pooling Layer)#
- Maxプーリングなどの代表的なプーリング処理
CNNの典型的構造#
- 畳み込み層とプーリング層の組み合わせ、最後に全結合層
特に誤差逆伝搬法（BackpropagationBackpropagation）とCNNの畳み込み演算に関しては、図や数式も交えながら、その計算ステップや各パラメータがどのように更新されていくのかを丁寧に解説いたしました。
参加者の方々からは、モデルの学習過程や誤差逆伝搬法の計算手法に関するご質問など、実践的な内容に踏み込んだ質疑応答が活発に行われ、非常に有意義な時間となりました。
今後も、機械学習やAIの医療応用に関連するテーマで勉強会を企画してまいります。ご興味をお持ちの方は、ぜひ次回のご参加をご検討ください。
