nostalgic narrative 41

レイヤーというのは、遥かむかしの何処かの銀河のお話に出てくる姫君のことではアリマセン。こういうギャグ (いまではギャグとはいわない。ジョークというが かろうじて生き残ってはいる。まったく死語化しているのはアベックだナ。いまではペアかな) が通用する御仁は、フォトラン言語というても「ああ、そういうのあったね」と頷く。
レイヤーというのは、ノッド(穴・結節)を結ぶネットワークの「線」に該る。こういうのが集まって(ネットワークされたのが)脳のニューロンネットワークになっている。で、これを人工的に造ってみたのがニューラルネットワーク、これが人工知能（ＡＩ）の伝達機能(作用)をつかさどるということなのだが、／基本的なニューラルネットワークは、次の 三つのレイヤーで人工ニューロンを相互接続しています。／だそうなので、こいつを調べる。どうもノードは穴だから出入りが出来そうなのだ。
「入力レイヤー」
外界からの情報は、入力レイヤーから人工ニューラルネットワークに入る。入力ノードはデータを処理し、分析または分類して、次のレイヤーに渡す。
「非表示レイヤー」
非表示レイヤーは、入力レイヤーまたは他の非表示レイヤーから入力を受け取る。人工ニューラルネットワークは、多数の非表示レイヤーを持つことができる。各非表示レイヤーは、前のレイヤーからの出力を分析し、それをさらに処理して、次の層に渡す。
「出力レイヤー」
出力レイヤーは、人工ニューラルネットワークによるすべてのデータ処理の最終結果を示す。一つまたは複数のノードを持つことができる。〈ディープニューラルネットワーク〉、または「深層学習ネットワーク」には数百万の人工ニューロンがリンクされたいくつもの非表示レイヤーがある。〈重み〉と呼ばれる数値は、あるノードと別のノード間の接続を表す。〈重み〉は、一方のノードがもう一方のノードを励起する場合は正の数であり、一方のノードが他方を抑制する場合は負の数。〈重み値〉が高いノードは、他のノードにより大きな影響を及ぼす。
理論的には、〈ディープニューラルネットワーク〉は任意の入力タイプを任意の出力タイプにマッピングできる。ただし、他の機械学習手法と比較して、はるかに多くのトレーニングも必要になる。それは単純なネットワークで必要になる可能性のある数百または数千ではなく、数百万のトレーニングデータの例を要とする。
／ノード（node）とは、「結び目」「集合点」「節」といった意味です／。
あっ、そうなのけ。そうだそうです。「穴・結節点」とかよりワカリヤスイですな。
／コンピュータネットワークは、点（装置）とそれを結ぶ線（伝送路）で表すことができます。 このときの「点」を「ノード」といい、コンピュータやルータ、プリンタなどがノードになります／。
なんや、そういうことか。
／[パソコン]―[ルータ]―[サーバ]これを点と線のみで簡略化して書くと、つぎのようになります。●─●─●／
このへんは予想どおりでしたね。しかし、ルータとかサーバーとか、プリンタまでもノードとはねえ。
／この簡略化した図における、点（●）の部分（パソコン、ルータ、サーバ）が「ノード」です。線の部分は「エッジ」と言います。英単語の「node（ノード）」の意味は・節・節点・結節・集合点とかです／。はい、よおくワカリマシタ。
脳のニューロンの伝達が電気信号ならば、コンピュータでも代替できるのではないかということで、同じものを人工的に造った。それが人工知能（ＡＩ）ということです、ナ。
いってみれば簡単至極なのだが、脳を写像して人工知能（ＡＩ）、要するにｆ→ｆ1ということであれば、この逆写像、可逆は在りなのだろうか。脳→人工知能（ＡＩ）なのだからこれが等号で結べたとしたら、脳＝人工知能（ＡＩ）だとしたら逆写像f→f(－1)も可能な気がしてくるのはアタリマエの心情だ。と、この辺りが重要な問題となっているところなのだ。
注)・・励起:デジタル大辞泉 によれば /量子力学で、原子や分子が外からエネルギーを与えられ、もとのエネルギーの低い安定した状態からエネルギーの高い状態へと移ること/。
百科事典マイペディアUなるともう少し詳しい /量子論によれば，原子・分子・原子核はとびとびのエネルギー値をもつ状態にしか存在できない。通常はエネルギーの最も低い基底状態にあるが，外部から粒子の衝突や放射線の吸収などによりエネルギーを受けとって，より高エネルギーの状態に移行することがある。これを励起（状態）という/。
ここで、量子論が登場するワケなんですけどね。
～つづく