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2022.04.17

ディープラーニングとニューラルネットワークの違い《初心者必見》

最終更新日:

ディープラーニングやニューラルネットワークという言葉を聞く機会が増えてきたのではないでしょうか。その一方、両者の違いがわからない方も多いでしょう。

そこで、本記事ではディープラーニングとニューラルネットワークの違いや関係性その種類を紹介します。

ディープラーニングとニューラルネットワークの違い

ここでは、具体的にディープラーニングとニューラルネットワークがこの2つの関係からどのように違うのかを説明します。

ニューラルネットワークは機械学習の一種

まず、人間の学習能力をコンピュータで実現するための方法として機械学習があります。ニューラルネットワークは、この機械学習を機能させるためのアルゴリズムの1つです。

▼機械学習について詳しくはこちら

AIとの違い

また、AIを実現するための具体的な学習方法を分類した中で、人間の学習能力、予測能力をコンピュータで実現しようとする手法を機械学習と言います。

そのため、AI、ニューラルネットワーク、ディープラーニングの関係は以下のようになります。

▼AI(人工知能)について詳しくはこちら

ディープラーニングはニューラルネットワークがベース

ニューラルネットワークを応用させたものがディープラーニング、または深層学習と呼ばれています。つまり、機械学習のニューラルネットワークの中にディープラーニングが含まれているということです。

ニューラルネットワークはディープラーニングをもとに成立しています。

▼ディープラーニングについて詳しくはこちら

代表的なニューラルネットワークの種類

ニューラルネットワークにもさまざまな種類があります。ここでは、ニューラルネットワークの中でも代表的なものを紹介します。

▶【図解】ディープラーニングの仕組みを徹底解説 ー機械学習との違いや学習方法も>>

オートエンコーダ

AINOW編集部作成

オートエンコーダは、入力されたデータを一度圧縮し、重要な特徴量だけを残した後、再度もとの次元に復元処理をするアルゴリズムのことです。

ディープラーニングは、このオートエンコーダを何層にも重ね合わせてできた構造を持っています。そのため、オートエンコーダの仕組みはディープラーニングの仕組みと同様です。

入力層のノードでデータを受け取り、隠れ層に圧縮します。この工程が重みづけと呼ばれ、データはその重要度にあわせて点数がつけられます。この時、点数が低いデータは除外されます。これがエンコードです。

データが出力層に移る時も重み付けされ、ノードが複数のエッジから受け取ったデータの合計が最終的な値になります。これをデコードと言います。

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは、「畳み込み」という操作を加えたニューラルネットワーク構造を指します。

畳み込みとは、識別したい画像の局所的に特徴量を抽出する層のことです。フィルターの大きさや数値ごとで特徴量に違いが出ます。

▶CNN(畳み込みネットワーク)とは?図や事例を用いながら分かりやすく解説!>>

リカレントニューラルネットワーク(RNN)

AINOW編集部作成

リカレントニューラルネットワーク(RNN)とは、時系列データを取り扱えるようにニューラルネットワークにセル(Cell)を付けたもののことです。

文章生成において「私は〇〇だ」という文章を学習すると、そのAIは「私は」、過去のデータが将来のデータに影響を及ぼすデータを、時系列データと呼びます。

LSTM

LSTM(Long short-term memory)とは、RNNの拡張として1995年に登場した、時系列データに対するモデルの1つです。RNNの中間層のユニットをLSTM blockと呼ばれるメモリと3つのゲートを持つブロックに置き換えることで実現されています。

RNNではできなかった長期依存が学習できるようになりました。

敵対的生成ネットワーク(GAN)

AINOW編集部作成

2つのニューラルネットワークを互いに競わせて入力データの学習を深めていくことから敵対的生成ネットワークと呼ばれています。入力されたデータや画像から新しい擬似データを生成するモデルです。

このモデルによって、新しい画像や音声を生成し、低画質の画像に変換して高画質にできるようになりました。

▶AIが絵を書く!?実際に描いた絵やAIの絵画生成を体験できるサイトなど紹介>>

ニューラルネットワークから発展したDNNとは

DNNはディープニューラルネットワークの略で、ディープラーニングの学習法の一つです。

DNNを用いたディープラーニングを活用することによって、より複雑な処理ができるようになりました。

ディープラーニングはもともとニューラルネットワークがベースとなっています。ただ、従来のニューラルネットワークは基本的に1つの入力層、中間層、出力層の3層で成立していましたが、これが4層以上のネットワークになると、精度が下がってしまうという問題がありました。

そこで、ニューラルネットワークのパターンを複雑にしても認識できるように設計されたDNNが登場し、この問題を解決しました。

ニューラルネットワークについて学べる書籍

書籍でも詳しくニューラルネットワークについて学べます。

1ニューラルネットワーク自作入門

(出典:Amazon

数学を少しずつ学びながらPythonを使ってニューラルネットワークを自分で作る方法を勉強できます。また、中学・高校で学んだ以上の数学の知識はなくても理解できる内容となっています。

2本当に必要な数学だけでわかる ニューラルネットワークの理論と実装

(出典:Amazon

ディープラーニング開発の歴史を追いながら、仕組みや特徴を詳しく解説しています。人工知能の基本的な知識を身につけたい方に最適な1冊です。

▶【2021年版】AI関連のおすすめ本15冊をランキング形式でご紹介>>

ディープラーニングについて学べる書籍

次に、ディープラーニングを学べる書籍を2冊紹介します。

1GANディープラーニング実装ハンドブック

(出典:Amazon

こちらはPythonによるGAN(敵対的生成ネットワーク)の学習書です。GANの基礎から、画像生成、超解像、ドメイン変換、動画変換、スタイル操作、異常検知3Dデータ生成など応用まで網羅しています。

2物体・画像認識と時系列データ処理入門 [TensorFlow2/PyTorch対応第2版]

(出典:Amazon

ディープラーニングの基礎理論から2次元フィルター、転移学習、時系列データ、自然言語処理などを楽しく学べます。そのため、入門書として最適です。

▶ディープラーニング関連オススメ書籍TOP20&テーマ別38冊を紹介!>>

ディープラーニング関連の資格&検定 

ディープラーニングについて知りたい人は、関連する資格や検定の勉強を始めるのも1つの方法です。

ディープラーニングに関する資格や検定で最も有名なものは、日本ディープラーニング協会が主催のG検定とE資格です。また、他にもさまざまな検定や資格があるため、自分の目的にあった資格を探してみるといいでしょう。

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▶ディープラーニングに関する検定|G検定とE資格の難易度やおすすめの勉強方法>>

ディープラーニングの動向

今後、労働人口不足、働き方改革、インフラの老朽化など社会問題の解決策として導入が加速することが予測されています。このことから、ディープラーニングを活用した画像認識の市場規模は広がっていくでしょう。

ディープラーニングの知識を持っていれば、就職・転職や会社の中でも活躍の場が増えるかもしれません。

そのため、ディープラーニングについての知識を身につけることは重要であると言えるでしょう。

▶AINOW編集長が振り返る2021年のAI動向|キーワードは「DXの中のAI」と「AIガバナンス」>>

まとめ

本記事ではディープラーニングとニューラルネットワークの違いや関係、種類について説明してきました。

このように、ディープラーニング・ニューラルネットワークについて知りたいことがある人、これらについて書籍や論文で勉強してみたい人はぜひこの記事を参考にしてみてください。

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