1.2 ニューロンモデル

神経細胞のしくみと信号伝達については理解できましたか? ニューロンの動作をあらわすのに、そのつど絵を描いて説明するのはめんどうですね。 ここでは、ニューロンを簡単にあらわすことができるモデルについて学ぶことにしましょう。

次の図は、1つのニューロンをあらわしたモデルです。 このモデルを用いれば、ニューラルネットワークの構造も簡単に示すことができますね。

上の図と実際のニューロンを比べてみると、 シナプスは結合荷重に、細胞体はユニットに対応していることがわかります。

結合荷重は任意の実数値で、入力に重みをかける役割をしています。 これは、シナプスが異なる伝達効率を持つことをあらわしていますね。

ユニットはしきい値演算をするためのものです。 入力に重みをかけた総和がしきい値を超えたか判定し、 超えれば「1」を出力、超えなければ「0」を出力します。

いま、上の図では入力は2つしかありませんが、 たくさんの入力が加わったときも実際のニューロンが出力する信号の大きさは 一定であることが観測されています。 信号の大きさが一定ですから、時間的な変化を追っていったとき、 ニューロンの出力は「ある」か「ない」かのどちらかであらわすことができます。

また、計算機を使って処理する場合には「0」と「1」であらわしておいた方が 処理がしやすいということもあり、 出力値として「0」と「1」の2値を使います。



Copyright(c) Iwata-Lab. N.I.T. All rights reserved.