浅層ニューラルネットワーク と 深層学習ネットワーク の、それぞれの特長について。

いつもお世話になっております。

高橋と申します。Deep Learning Toolbox を使用しております。

https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ref/network.html

上記のページにおいて、浅層カスタム ニューラル ネットワーク という用語と、深層学習ネットワーク という用語が記載されています。両者は、学習するためのコマンドが異なりますので、「浅層ニューラルネットワーク は、深層学習ネットワークの一種ではない」「深層学習ネットワークの１層または２層が浅層ニューラルネットワーク ではない」ということは 理解しているつもりです。

浅層ニューラルネットワーク と 深層学習ネットワーク の、それぞれの特長が分からないです。どのような場合に、浅層ニューラルネットワークを使えば良いでしょうか。

もし、浅層ニューラルネットワーク と 深層学習ネットワークの比較を掲載されているURLがありましたら、ご提示くださいますか。

どうぞよろしくお願い致します。

Answer 1

[Kojiro Saito]

下記のディスカバリーページが参考になるかと思います。

• ニューラルネットワークとは
• ディープラーニング (深層学習) とは

浅層ニューラルネットワークはニューロンの層が 2、3 層で隠れ層が1以上のニューラルネットワークで、ネットワークの構成がシンプルなので計算が軽く、データが少なくても学習できる利点があります。データのフィッティング、クラスタリング、パターン認識などが得意です。

深層学習ネットワークはニューラルネットワークの隠れ層が多層になっていて数百～数千層のものもあります。ネットワークの構成が複雑で、より多くのラベル付き学習データが必要なため高い計算能力が求められるため、2000 年代のGPU計算の普及とともに進化しました。データから特徴量を直接抽出するので、浅層ニューラルネットワークで難しかった画像や信号・音声データ、テキスト解析などにも適用できます。

浅層ニューラルネットワークを使用するのが向いているのは、学習データが表形式や時系列データでデータ数が少ない場合、潤沢な計算環境を使わなくても結果を出したい場合などです。

[Kazuhiko]

回答をありがとうございました。理解することができました。