ニューラル・ネットワーク図 完全ガイド

ニューラル・ネットワーク図を作成してみませんか?

EdrawMaxは、図表化と可視化を専門としています。ニューラル・ネットワーク図 完全ガイドで、ニューラル・ネットワーク図について学びましょう。今すぐ無料でお試しください!

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ニューラル・ネットワーク図は、プログラムや計画の構成要素を説明するのに役立つことから、科学界で注目を集めています。ニューラル・ネットワークは、90年代に登場して以来、ビジュアル検索エンジンやチャットボットから推奨エンジンや医療業界に至るまで、さまざまな業界で使用されてきました。しかし、一方で、人工ニューラル・ネットワークは、ニューラル・ネットワークが生物においてどのように機能するかを模倣したコンピューター・プログラムです。したがって、技術者や科学者は、生物学的・非生物学的な区別なく、ニューラル・ネットワークと呼びます。

このガイドでは、EdrawMaxを使用して優れたニューラル・ネットワーク図を作成する方法を説明します。そして、280以上の図案ソリューション、26,000以上のベクトル・シンボル、1500以上のテンプレートを含むオールインワンのソフトウェアの使い方を学ぶことで、どんな図でも作成できるようになります。さらに、33の既存のテーマとカスタマイズされたスタイルを使用して、スライドショーとナビゲーションを簡単に作成できます。

ニューラル・ネットワークとは、データセットからパターンを見つけ出す人間の脳の能力を模倣した技術を使用するアルゴリズムの集合です。その結果、脳のニューロンとシナプス間のつながりのようになる傾向があります。金融サービス業界では、予測やマーケティング調査から、不正行為の検出やリスクの把握にまで、さまざまな用途で使用されています。

1.1 ニューラル・ネットワークはどのような場面で使用されますか?

ニューラル・ネットワークは、財務、経営計画、ビジネス分析学、取引、製品管理などのさまざまな分野で広く使用されています。不正検出、予測、市場調査などのビジネス用途では、ニューラル・ネットワークの普及による利益が得られています。ニューラル・ネットワークを使用して価格データを分析することで、取引の可能性を見出すことができます。他のタイプのテクニカル指標では検出できない、微妙な非線形の相互関係やパターンを検出することも可能です。ニューラル・ネットワークの株価予測能力には、ばらつきがあります。あるモデルでは株価を半分の確率でしか予測できませんが、別のモデルでは70%の確率で株価を正確に予測できます。投資家の中には、ニューラル・ネットワークによる効率が10%上がれば満足する人もいるでしょう。

1.2 ニューラルネット・ワークの特性

ニューラル・ネットワークが持つ優れた機能には、次のような問題解決能力や、その才能を大規模なデータセットに応用する能力があります。

ニューラル・ネットワークは、他のすべての特性を維持しながらデータ解釈タスクを実行できるため、非常に優れています。以下は、ニューラル・ネットワークが実行する最も重要な機能の一部です。

1.3 フィードバック・ネットワークとフィードフォワード・ネットワークの違い

従業員がフィードバックを受け取ると、その従業員の現在のパフォーマンスが明らかになります。ニューラル・ネットワークでは、フィードバックの反対はフィードフォワードです。その名が示すように、過去の結果を未来に向けた解決策に置き換えることを意味します。これは、過去を振り返るのではなく、未来を見据えることが必要です。従業員は、全体的な顧客サービス能力が過去にどのようにうまくいかなかったのかという例（フィードバック）ではなく、将来的に顧客の懸念にもっと効果的に対処するための正しい方法に関する推奨事項、提案、刺激を受け取ることができます。

それぞれがどのように適用されるかを見てみましょう。

畳み込みニューラル・ネットワーク (CNN)、リカレント・ニューラル・ネットワーク (RNN)、標準ネットワーク (SNN)などの深層学習構造が、コンピュータビジョンや音声認識など、人間の専門家のパフォーマンスに匹敵する、場合によってはそれを上回る結果を出すために使用されている分野がいくつかあります。

ここでは、知識を高めたり、深層学習の研究を行うために知っておく必要があるニューラル・ネットワーク構造で最も人気があり、最も監修された深層学習構造を紹介します。

2.1 標準ネットワーク

パーセプトロン:パーセプトロンの構造は、ニューラル・ネットワークの中で最も基本的なものです。いくつかの入力がシステムに送信され、データに対して一連の数学的操作が実行され、出力が生成されます。このタイプのニューラル・ネットワークは多くのアプリケーションで使用されています。各属性は、入力ベクトル内のすべての実数値を考慮して、適切な重みが割り当てられた線形結合を実行します。重み付けされた入力は加算され、1つの値となり、活性化関数を通じて送信されます。「人工ニューラル・ネットワーク」が大きくなるほど、パーセプトロンユニットの数も多くなります。

フィードフォワード・ネットワーク:パーセプトロンが単一のニューロンがどのように機能するかを示す場合、互いに積み重ねられたパーセプトロンについてはどうでしょうか? モデルはどのように学習されるのでしょうか? フィードフォワード・ネットワークには、入力層、隠れ層、出力層という3つの主要なタイプの層があり、これらはすべてパーセプトロンで構成されています。活性化関数と重みは、各リンクの活性化関数を通過する前に、前の層の信号に追加されます。バックプロパゲーションはフィードフォワード・ネットワークで使用され、望ましいパフォーマンスが達成されるまでパラメーターを繰り返し調整します。

残留ネットワーク (ResNet):ResNet-Residual Networkは、2015年にKaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren、Jian Sunによって開発されたニューラル・ネットワークの一種です。ResNetモデルは信じられないほど成功を収め、ResNet-101がFaster R-CNNのVGG-16レイヤーを置き換えたことを確認しました。相対的には28%の改善が見られました。ResNetの主な理論によれば、アイデンティティマッピングを適用することで、浅いネットワークから深いネットワークへ重みをコピーすることができます。ResNetモデルの実装では、バッチ正規化と非線形性 (ReLU) を備えた2層または3層のスキップが使用されます。難しい問題を解決するには、ディープ・ニューラル・ネットワークにさらにレイヤーを追加する必要があります。これにより、作業がより正確になり、より優れた作業が可能になります。さらにレイヤーを追加することで、レイヤーは時間の経過と共により複雑な機能を学習するようになります。例えば、画像や写真を認識する場合、最初のレイヤーはエッジの検出を学習し、2番目のレイヤーはテクスチャの検出を学習し、3番目のレイヤーはオブジェクトの検出を学習します。しかし、正式な畳み込みニューラル・ネットワークモデルでは、どこまで深くできるかに制限があることがわかっています。

2.2 リカレント・ネットワーク

リカレント・ニューラル・ネットワーク (RNN):特別な種類のネットワークであるリカレント・ニューラル・ネットワークはループを持ち、それ自体を繰り返します。RNNはネットワークに情報を保存し、過去からの訓練を使用して、将来何が起こるかについて、より大きく、より賢い決定を下します。この目標を達成するために、RNNはすでに行った予測を "コンテキスト・シグナル "として使用します。RNNは、一文字ずつテキストを作成したり、時系列データを予測したりするような逐次的なタスクによく使用されます（例 株価など）。また、RNNはどのような入力サイズでも動作します。

長短期記憶ネットワーク (LSTM):長期短期記憶（LSTM）ネットワークは、次に何が起こるかを予測する必要がある問題において、順序の重要性を学習することができるリカレント・ニューラル・ネットワークの一種です。これは、音声認識や機械翻訳など、複雑な問題を抱える分野で必要とされる機能です。LSTMは深層学習の複雑な部分です。LSTMとは何なのか、sequence-to-sequenceやbidirectionalといった用語がこの分野にどのように当てはまるのかを理解するのは難しいかもしれません。LSTMを開発した専門家だけが、LSTMの利点とその動作を明確かつ正確に説明できるのです。

エコー・ステート・ネットワーク (ESN):エコー・ステート・ネットワークは、リカレント・ニューラル・ネットワークの一種であり、隠れ層の接続は非常に少ない（通常、接続率は1％）。ニューロンの重みと接続はランダムに選択され、層やニューロン間の違いは考慮されません。信号を発信するニューロンの重みは、ネットワークが特定の時間パターンを作り、繰り返すことができるように学習されます。このネットワークの背景にある考え方は、非線形であるため、シナプス間の接続だけが学習中に変化する重みになるということです。つまり、誤差関数を微分することで、線形設定に変えることができるのです。

2.3 畳み込みネットワーク

畳み込みニューラル・ネットワーク (CNN):通常のフィードフォワード・ネットワークでは、画像認識を学習するために何十万もの入力ニューロンを必要とします。これは、ニューラル・ネットワークの「次元の呪い」（ニューラル・ネットワークの入力ニューロンが多すぎる場合に生じる問題）のためです。畳み込み層とプーリング層を使用することで、畳み込みニューラル・ネットワーク（CNN）は画像の次元数を減らすことができます。通常の隠れ層の代わりに畳み込み層を使用することには多くの利点があります。というのも、畳み込み層は学習が可能で、通常の隠れ層よりもパラメータが少ないからです。凝縮された画像情報は伝統的にCNNの隠れ層で処理されます。画像を人物や場所に分類するような画像ベースのタスクは、畳み込みニューラル・ネットワークに適しています。

逆畳み込みニューラル・ネットワーク (DNN):逆畳み込みニューラル・ネットワーク（DNN）を説明する方法はたくさんあります。畳み込みニューラル・ネットワークは同じフィルターを使用していますが、様々な技術が異なる方法でそれらを使用しています。バックプロパゲーションと逆フィルタリング、そしてストライディングとパディングは、専門家が転置畳み込みモデルを開発するために使用します。プロは「CNNを逆向きに走らせる」かもしれませんが、逆畳み込みニューラル・ネットワークの本当の原理はそれよりもはるかに複雑です。逆畳み込みニューラル・ネットワークと畳み込みニューラル・ネットワークのもう1つの側面は、階層を作ることです。例えば、ネットワークの初期パターンが一次学習を行い、別のパターンがターゲット画像を視覚的に分離するかもしれません。ほとんどの場合、逆畳み込みニューラル・ネットワークはピクセル値行列をマッピングし、画像上で「特徴抽出器（feature selector）」またはその他のツールを実行します。これらはすべて、特に画像処理とコンピュータ・ビジョンにおける機械学習プログラムの学習に使用されます。

敵対的生成ネットワーク (GAN): アルゴリズム設計は「敵対的」として知られています。敵対的生成ネットワークは、2つのニューラル・ネットワークを使用して、現実世界の出来事の証拠として使用できるデータの合成例を生成します。画像、ビデオ、音声はすべて敵対的生成ネットワークの助けを借りて生成されます。2014年、イアン・グッドフェローと、ヨシュア・ベンジオを含むモントリオール大学の研究者数名が、敵対的生成ネットワークを紹介する論文を発表しました。ヤン・ルクン（FacebookのAI研究ディレクター）は、敵対的学習について議論する際に、敵対的生成ネットワークを「MLにおける過去10年間の魅力的なイノベーション」と称しました。敵対的生成ネットワークは、どのようなデータ分布も再現するように学習する可能性があるため、有益にも悪にもなる可能性があります。一方、敵対的生成ネットワークは、画像、音楽、音声、文学などあらゆる媒体において、私たち自身と心を奪われるほど同じ世界を構築するように訓練されます。いわばロボット・アーティストであり、その作品は見事であり、悲痛ですらあります。ディープフェイクには、偽のメディア・コンテンツの作成など、いくつかの用途があります。

ネットワーク図を作成する最良の方法は、何が必要で、どれだけの資金があるかによって決まります。ニューラル・ネットワーク図の作成には多くの要素が関係し、各人または各資産の選好がプロセスに関与します。無料のネットワーク図ソフトウェアであるEdrawMaxとそのテンプレートを使用すれば、ニューラル・ネットワーク図作成のキャリアをスタートさせることができます。専門家である必要はありません。ニューラル・ネットワークのモデルがさえあれば、準備は完了です。

以下の画像は英語で表示されていますが、Edrawは日本語に対応していますので、安心してダウンロードしてご利用いただけます。

Step1  EdrawMaxを開いてログイン

最初のステップは、システムにEdrawMaxをインストールすることです。

Step2  テンプレートを選択する

起動後、デフォルトでホーム画面が開きます。テンプレート バーに移動し、検索ボックスで「ネットワーク 図」を検索します。検索に固有の組み込みテンプレートが画面に表示されます。EdrawMaxは、テンプレートの大規模なライブラリを備えています。当社には 2,500万人を超える登録ユーザーがおり、各デザインに徹底したテンプレート コミュニティを作成しています。好みのテンプレートを選択し、「すぐに使用」をクリックして新しいウィンドウで開き、カスタマイズします。

Step3  ゼロから作成する

EdrawMaxホームページからは、記号を見つけてキャンバスボードに移動し、そこからネットワーク図の設計を始めることができます。技術的な専門知識と組み合わせることで、さまざまなシンボルを使用して詳細なニューラル・ネットワーク図を作成できます。

Step4  シンボルを選択

EdrawMax には、多数のシンボル ライブラリが含まれています。26,000を超えるベクトル対応シンボルを使用して、あらゆる種類の図をすばやく作成できます。必要なシンボルが見つからない場合は、いくつかの画像/アイコンをインポートするか、独自のデザインを作成して、後で使用できるようにシンボルとして保存することができます。EdrawMaxの「シンボル」部分に移動し、上部のツールバーから「既定のシンボル」を選択するだけです。何百ものシンボル カテゴリにアクセスして利用し、ニューラル・ネットワーク図に組み込むことができます。

Step5  コンポーネントを追加する 

基本的な部分をスケッチした後、右側または上部のメニューを選択し、書体、色、その他の詳細をカスタマイズすることで、デザインをより魅力的なものにすることができます。また、テンプレート コミュニティの他のレイアウトから自由にアイデアを引き出し、ニューラル・ネットワークの設計に適していると思われる写真や機能の一部を転送してください。

Step6   計画の完成 

ニューラル・ネットワーク図の準備ができたら、クラウドベース ファイルを使用してチームと共同で意見を反映させることができます。EdrawMaxでは、最大100Mの無料クラウド ストレージが使用可能です。HTML、PDF、グラフィックス、Visio、Microsoft Officeなどさまざまな形式のファイルが利用できます。EdrawMaxでニューラル・ネットワーク図を作成するのは決して難しい作業ではありません。テンプレートを取得して、必要なデザインに合わせてカスタマイズしましょう。EdrawMaxには、組織向けの優れたデザインテンプレートがいくつもあります。

基本的に、EdrawMaxでニューラル・ネットワーク図を作成するのは簡単です。テンプレートを取得してカスタマイズを続け、シンボルをドラッグ・アンド・ドロップして図を修正するだけです。作成方法がわかりにくい場合は、Youtubeでチュートリアル ビデオの視聴が可能です。

空白のテンプレートを使って、基本的なニューラルネットワーク図をゼロから作成する方法はお分かりいただけたと思います。EdrawMaxの無料のサンプルを使用して、より本格的なネットワーク図を作成することも可能です。画像をクリックして、EdrawMaxをダウンロードし、テンプレートを適宜ダウンロードしてください。次に、ダブルクリックしてテンプレートを開き、お好みでカスタマイズしてください。

例 1: ニューラル・ネットワーク図

ニューラル・ネットワークの図は、その分野の専門家でなくても、また専門家であっても簡単に理解することができます。この図は、人々が周囲の世界についてより深く知るために役立ちます。科学者がどのような動機でニューラルネットワークを作成したのか、またEdrawMax Onlineの助けを借りて、どのように簡単にニューラルネットワーク図を描くことができるのかを知るには、このまま読み進めてみてください。

クリックすると、このテンプレートをダウンロードして使用することができます。
eddxファイルは、EdrawMaxで開く必要があります。
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高血圧病態関連図

例 2: CNN構造図

畳み込みニューラル・ネットワーク図は、画像の認識と処理に使用され、ピクセル データを処理するために開発された人工ニューラル・ネットワークの一種です。以下の図が示すように、CNN図は、主に、画像処理、分類、セグメント化、およびそれ自体に関連するデータを含むその他のタスクに使用されます。

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CNN構造図

例 3: 畳み込みニューラル・ネットワーク図

これは、畳み込みニューラル・ネットワーク図のテンプレートです。ニューラル・ネットワークの基本的な部分を示しているため、簡単に追加できます。深層学習では、畳み込みニューラル・ネットワーク (CNN または ConvNet) は深層ニューラル・ネットワークの分類であり、視覚画像の分析に最も一般的に適用されます。具体的な内容は参考までに、見ていきましょう。

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畳み込みニューラル・ネットワーク図

EdrawMaxは、すべての描画製品とそのすべての機能のテンプレートのライブラリを備えた、無料で柔軟なニューラル・ネットワーク図ソフトウェアです。全体として、EdrawMaxはビジネス プレゼンテーションに適しており、より価値があります。

以下は、優れた描画体験を提供する EdrawMax の包括的な機能です。

• 可視化機能を使用すると、計画、分析、より適切な意思決定ができるため、クリエイティブな作成が簡単にできます。
• EdrawMaxの革新的な機能により、26,000を超えるシンボルと 1,500を超える既成のテンプレートを使用して、安心して図を拡大縮小できます。
• 大規模企業向けのセキュリティ機能により、すべてのニューラルネットワーク図とファイルはSSL暗号化で暗号化されます。
• スマート レイアウトでは、カーソルを動かすだけで、図の形状がそれに合わせて変化します。
• EdrawMaxの使用により、パネル、ツールバー、ライブラリからキャンバスにドラッグ・アンド・ドロップできます。
• EdrawMaxのインターフェースは非常に使いやすいことから、新しいユーザーでも問題なく操作できます。

ニューラル・ネットワーク図を作成するときは、多くの人工ニューラル・ネットワークを検討しましょう。それぞれのタイプには異なる効果があります。ニューラル・ネットワークは、脳のニューロンを模倣しているため、非常に重要な役割を果たします。より多くのデータを収集し、たくさん使用するほど、性能は向上していきます。従来の機械学習アルゴリズムは頭打ちになりがちですが、ニューラル・ネットワークは追加のデータと使用によって改善されます。専門家は、ニューラル・ネットワークが次世代のAIの基盤になると考えています。機械学習は有益です。

EdrawMaxを使い始めてすぐに、このツールには、ニューラル・ネットワーク図の作成作業を容易にし、簡単な共有オプションを使用してデザインを共有するのに役立つ素晴らしい機能が備わっていることに気づくでしょう。EdrawMaxを使用すると、複数の形式にファイルをエクスポートし、Facebook、Twitter、LinkedIn、Pinterestのようなさまざまなソーシャル メディア プラットフォーム上で作品を共有できます。総じて、EdrawMaxは、デザインと描画のすべてのニーズに応えることができる素晴らしいツールです。