深層学習とニューラルネットワークの違い

すべての深層学習システムはニューラルネットワークで構成されているため、深層学習とニューラルネットワークという語は同じ意味で使用されます。ただし、技術的な詳細には違いがあります。ニューラルネットワークテクノロジーにはいくつか種類があり、そのすべてが深層学習システムで使用されるとは限りません。

この比較においては、ニューラルネットワークという語はフィードフォワードニューラルネットワークを指します。フィードフォワードニューラルネットワークは、入力ノードから出力ノードへの一方向にデータを処理します。このようなネットワークは、シンプルニューラルネットワークとも呼ばれます。

次に、フィードフォワードニューラルネットワークと深層学習システムの主な相違点をいくつか紹介します。

アーキテクチャ

シンプルニューラルネットワークでは、1 つのレイヤーのすべてのノードが、次のレイヤーのすべてのノードに接続されます。非表示レイヤーは 1 つだけです。

これとは対照的に、深層学習システムには、それらを深くする非表示レイヤーが複数あります。

アーキテクチャが異なる深層学習システムには、主に畳み込みニューラルネットワーク (CNN) と再帰型ニューラルネットワーク (RNN) の 2 種類があります。

CNN アーキテクチャ

CNN には次の 3 つのレイヤーグループがあります。

• 畳み込みレイヤーは、事前設定されたフィルターを使用して、入力したデータから情報を抽出します。
• プーリングレイヤーは、データの次元を減らし、データをさまざまな部分や領域に分割します。
• 完全接続レイヤーは、レイヤー間に更にニューラルパスを作ります。これにより、ネットワークは特微量間の複雑な関係性を学習し、高レベルの予測を行うことができます。

CNN アーキテクチャは、さまざまな寸法やサイズの入力を処理できるため、イメージや動画を処理する場合に使用できます。 

RNN アーキテクチャ

RNN アーキテクチャは、一連の再帰ユニットとして視覚化することができます。

各ユニットは前のユニットに接続され、有向サイクルを形成します。各タイムステップにおいて、再帰ユニットは現在の入力を受け取り、それを前の非表示状態と結合させます。ユニットは出力を生成し、次のタイムステップに向けて非表示状態を更新します。このプロセスはシーケンス内の入力ごとに繰り返されるため、ネットワークは時間の経過に伴う依存関係とパターンを把握できます。

RNN は、言語モデリング、音声認識、感情分析などの自然言語機能に優れています。

複雑さ

すべてのニューラルネットワークには、ニューロン間の各接続に関連付けられている重みやバイアスなどのパラメーターがあります。シンプルニューラルネットワークのパラメーター数は、深層学習システムに比べて比較的少ないです。したがって、シンプルニューラルネットワークはそれほど複雑ではなく、計算負荷も少なくなります。

対照的に、深層学習のアルゴリズムは、ノードのレイヤーが多いため、シンプルニューラルネットワークよりも複雑です。たとえば、情報を選択的に消去または保持することできるので、長期的なデータ依存関係に役立ちます。一部の深層学習ネットワークの中には、オートエンコーダーを使用するものもあります。オートエンコーダーには、異常を検出してデータを圧縮し、生成モデリングを行うデコーダーニューロンのレイヤーがあります。その結果、ほとんどのディープニューラルネットワークはパラメーターの数が非常に多く、計算負荷が非常に大きくなります。

トレーニング

シンプルニューラルネットワークは、レイヤー数と接続数が少ないので、より短時間でトレーニングすることができます。ただし、その単純さゆえに、学習させることのできる範囲も限られています。複雑な分析を実行することはできません。

深層学習システムは、複雑なパターンやスキルを学習する能力においてはるかに優れています。さまざまな非表示レイヤーを使用して、複雑なシステムを作成し、複雑なタスクでうまく機能するようにトレーニングできます。とはいえ、これを実現するには、より多くのリソースとより大きなデータセットが必要になります。

パフォーマンス

フィードフォワードニューラルネットワークは、単純なパターンの識別や情報の分類などの基本的な問題を解決する場合に適しています。ただし、より複雑なタスクを処理するのには適していません。

一方、深層学習のアルゴリズムでは、抽象の非表示レイヤーがいくつかあるため、膨大な量のデータを処理して分析できます。自然言語処理 (NLP) や音声認識などの複雑なタスクを実行することができます。

	深層学習システム	シンプルニューラルネットワーク
アーキテクチャ	畳み込みや再帰ができるように配置された複数の非表示レイヤーで構成されています。	ニューラルネットワークは、入力レイヤー、非表示レイヤー、および出力レイヤーで構成されています。人間の脳の構造を模倣しています。
複雑さ	機能にもよりますが、深層学習ネットワークは非常に複雑で、長短期メモリ (LSTM) やオートエンコーダーなどの構造をもっています。	ニュートラルネットワークは、レイヤーが数層しかないため、それほど複雑ではありません。
パフォーマンス	深層学習アルゴリズムは、大量のデータにわたって複雑な問題を解決することができます。	ニューラルネットワークは、単純な問題を解決する場合に適しています。
トレーニング	深層学習のアルゴリズムをトレーニングするには、多額の費用とリソースが必要になります。	ニューラルネットワークは単純なため、トレーニングにかかるコストも少なくて済みます。