【AI No.14】今更聞けない！多層パーセプトロン (MLP)をサクッと解説

多層パーセプトロン (MLP)は、ニューラルネットワークの基礎的な構造の一つです。このモデルは、画像認識や自然言語処理など多岐にわたる分野で応用されています。本記事では、MLPについてわかりやすく説明いたします。

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多層パーセプトロン (MLP)とは？

多層パーセプトロン（MLP）とは、複数の層から構成されるニューラルネットワークであり、入力層・隠れ層・出力層の3つの層を基本としています。各層のニューロンは活性化関数を通じて変換を行い、最終的に出力層へと情報を伝達します。

わかりやすい具体的な例1


graph TD;A[入力層] --> B[隠れ層1];B --> C[隠れ層2];C --> D[出力層];note right of B: 活性化関数により非線形変換を実現note right of C: ネットワークの深さに応じて処理精度が向上

この例では、入力が順次隠れ層を通過し、活性化関数を経て出力層に達します。このプロセスでデータの特性が抽出され、分類や予測に役立つ特徴が形成されます。

わかりやすい具体的な例2


graph TD;A[画像入力] --> B[隠れ層1];B --> C[出力層 - 「猫」];note right of A: 入力画像が特徴に分解note right of C: 出力層が「猫」のラベルを出力

この例では、画像を入力として「猫」と判断するプロセスを示しています。隠れ層で特徴を抽出し、出力層で判別結果を出力します。

多層パーセプトロン (MLP)は、1950年代に単純パーセプトロンとして考案され、その後、深層学習の発展とともに多層構造が付加されました。


graph TD;A[単層パーセプトロン] --> B[多層化];B --> C[MLPの誕生];note right of B: ニューラルネットワークの層を増やし、複雑なデータに対応

MLPの考案に貢献したのはフランク・ローゼンブラット博士です。彼は1957年にパーセプトロンを提唱し、後にMLPの基盤となる単層パーセプトロンモデルを発表しました。

MLPの誕生背景には、当時の計算機科学と認知科学の融合がありました。特に、脳の神経活動のモデル化を目指した研究が盛んであり、その一環としてパーセプトロンが発展していきました。

MLPの学習において多くの人が理解に苦しむポイントは、勾配消失問題です。隠れ層が深くなると、誤差が層ごとに小さくなり、勾配が消失し学習が進まなくなる現象が起こります。

MLPの構造は、入力層・複数の隠れ層・出力層の3つの層で構成されます。隠れ層に活性化関数を適用することで、複雑な非線形関数を表現可能です。


graph TD;A[入力層] --> B[隠れ層1];B --> C[隠れ層2];C --> D[出力層];

MLPは、画像分類や自然言語処理など幅広いAIアプリケーションに利用されます。

MLPは、画像認識において重要な役割を果たしています。各ピクセルデータを特徴量として抽出し、最終的に画像が何を表すかを判断します。


graph TD;A[入力画像] --> B[MLPモデル] --> C[「犬」と判定];note right of B: 各ピクセルの情報を抽出

自然言語処理においても、MLPはテキストの分類や感情分析に利用されています。各単語を特徴ベクトルとして処理し、テキストの分類結果を出力します。


graph TD;A[入力テキスト] --> B[MLPモデル] --> C[「ポジティブ」と判定];note right of B: 単語ベクトルを使用し、テキストの特徴を抽出

MLPは、学習アルゴリズムの発展により、ディープラーニングの基盤として活用されるようになりました。バックプロパゲーションという手法を用いることで、効率的な学習が可能となりました。

MLPを学ぶ際に、以下のAI関連キーワードも理解しておくと役立ちます。

複数の層で構成される構造で、データのパターンを学習します。

誤差を逆伝播して学習するアルゴリズムです。

非線形変換を可能にし、複雑なデータを扱えるようにします。

深層化に伴う勾配の消失現象で、学習が進まなくなる問題です。

MLPを含むニューラルネットワークの拡張であり、様々な分野に応用されています。

多層パーセプトロン (MLP)は、AI技術の基礎として多くの分野で役立っています。MLPを理解することで、画像や音声、テキスト処理の精度が向上し、より高度なAI技術を学ぶための基礎となります。