Pythonでニューラルネットワークを実装する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonでニューラルネットワークを実装する方法について解説しています。ニュートラルネットワークとは、脳の情報の伝達方法をプログラミングで可能な限り再現した方法になります。重みやノードや深層学習などがあります。

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Pythonでニューラルネットワークを実装する方法について解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事をまずご覧ください。

 

なお本記事は、TechAcademyのPythonオンライン講座の内容をもとにしています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね!

大石ゆかり

どういう内容でしょうか?

田島悠介

ニューラルネットワークを実装するについて詳しく説明していくね!

大石ゆかり

お願いします!

 

ニューラルネットワークとは

人間の脳の中には多数のニューロン(神経細胞)が存在しています。各ニューロンは、他多数のニューロンから信号を受け取ります。逆に、他多数のニューロンへ信号を渡しています。この信号の流れにより、脳は様々な情報処理を行っています.

ニューラルネットワークはこの仕組みをコンピュータ内で模倣したものです。ニューラルネットワークは「階層型ネットワーク」と「相互結合型ネットワーク」の2つに大別できます。

階層型ネットワークとは

階層構造をもったネットワークです。入力層、中間層、出力層の3つに分かれていて、入力層から入った情報は中間層、出力層を通って出力されます。

入力層に繰り返し情報を入力し、問題に対して最適な出力が得られるようにします。本記事で扱う「パーセプトロン」は階層型ネットワークの一種です。

相互結合型ネットワーク

層という形状がなく、ニューロン同士が相互に結合しているものです。あるニューロンXから出力された情報は、他のニューロンを通って、ニューロンXに戻ってくることがあります(フィードバック)。

階層型ネットワークはパターン認識など、相互結合型ネットワークは相関学習による連想記憶などに適しています。

 

パーセプトロンとは

パーセプトロン(Perceptron)は、ニューラルネットワークの一種です。

入力層と出力層の2層だけから成るものを単純パーセプトロン、3層以上から成るものを多層パーセプトロンと呼びます。

 

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ニューラルネットワークを実装する

この記事ではPythonの機械学習モジュールscikit-learnを用いて、パーセプトロンを実装します。scikit-learnでは線形学習の1モデルとしてパーセプトロンが提供されています。

以下のように学習器を初期化し、フィッティングや評価を行います。

from sklearn.linear_model import Perceptron
clf = Perceptron()

# X, yは適当なデータセット
clf.fit(X, y)
clf.score(X, y)

詳細は公式のリファレンスを参照してください。

実際に書いてみよう

サンプルコード

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.linear_model import Perceptron
X, y = load_digits(return_X_y=True)
clf = Perceptron(tol=1e-3, random_state=0)
clf.fit(X, y)
clf.score(X, y)

 

実行結果

0.9460211463550362

解説

  1. 1,2行目で必要なモジュールをインポートしました
  2. 3行目でデータセットを読み込みました。ここではscikit-learnに付属のサンプル(手書き数字の認識)を用いました
  3. 4行目でパーセプトロンの学習器を初期化しました
  4. tolは許容誤差です。random_stateは疑似乱数に与える初期値です。実行ごとに同じ結果を得るため、固定値を指定しました
  5. 5行目で学習(フィッティング)を行いました
  6. 6行目で結果を出力しました。0.946…のため、正解率は94.6%程度でした

 

監修してくれたメンター

橋本紘希

システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。

開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです!

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね!

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます!

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