ディープラーニングは何がすごいのか

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　今回は、最近最も注目を集めているディープラーニング（深層学習）を見ていきましょう。前回はパーセプトロンやバックプロパゲーション（BP）を説明しました。簡単におさらいすると、パーセプトロンは次のような構造をとるニューラルネットです（図1）。

　これだけでもある種の学習は可能でしたが、線形分離ができない（非線形な）問題は原理的に学習できないことが分かりました。そこで多層パーセプトロンをバックプロパゲーションで学習させる方法が登場します（図2）。パーセプトロンをもう1つくっつけて3層構造にすると、非線形な問題も扱えるようになりました。

　原理的には中間層（真ん中の層）のニューロンの数を増やすことで、より難しい問題も扱えるようになります。「モデルの表現能力が高くなる」といった言い方をします。