【学習記録８２】脳科学と人工知能: シンギュラリティ前夜における、人間と機械の接点

Udemyの「脳科学と人工知能: シンギュラリティ前夜における、人間と機械の接点」の22日目です。

今日も「セクション４」を進めていきます。

25. 教師なし学習と大脳皮質

大脳皮質における処理の特徴
大脳皮質で行われている処理には次のような特徴がある。
・教師データがない。
・自律的である：実行のタイミングを外部で決める必要がない、入出力も必ずしも必要としない。
・回帰的：入力から出力への一方通行ではない。無数のループ接続を含む。

教師なし学習とは
大脳皮質のように正解データを必要としない機械学習のこと。
以下のような教師なし学習の手法が、大脳皮質における処理に近い
・オートエンコーダ
・主成分分析
・ボルツマンマシン

オートエンコーダ
EncoderとDecoderおよび中間層からなるネットワーク。
中間層は、EncoderとDecoderよりも小さいので、情報の圧縮が行われることになる。

主成分分析（PCA）
多くの次元を持つデータと、データの情報を損なわないまま低次元のデータに要約すること。
大脳皮質でも、冗長な入力に対して次元の圧縮のようなことが行われている。

ボルツマンマシン
すべてのニューロンが互いに接続された、情報の伝搬が確率的かつ双方向に行われるニューラルネットワークのこと。
シナプス強度に対応する、ニューロン間の重みは、ヘブ則に似たルールにより更新される。
複数のニューロンの因果関係をネットワークで表現する点が、大脳皮質のネットワークに似ている。

今回はここまでとします。新しい言葉もできてきました。

次回も「セクション４」を進めていきます。