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MLP(多層パーセプトロン)とは?機械学習や深層学習との関係性についてもわかりやすく解説

2023.12.30
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AIや機械学習について興味のある方なら「MLP(多層パーセプトロン)」という言葉を聞いたことがあると思います。

MLPとは、ニューラルネットワークの1種であり、機械学習やAIを理解していくためには大切な知識の1つです。

今回は、MMLP(多層パーセプトロン)でできることや機械学習や深層学習との関係性についてわかりやすく解説します。

MLP(多層パーセプトロン)とは?

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MLP(多層パーセプトロン)とは、「Multi-layer Perceptron」という言葉の略称で、ニューラルネットワークの1種であるパーセプトロンというものを多層化したものです。

また、ディープラーニングの基礎的なアルゴリズムでもあり、分類用の「MLPClassifier」と回帰用の「MLPRegressor」の2つがあります。

この2つがあることで、分類と回帰のどちらも実行することが可能です。

パーセプトロンとは?

そもそもパーセプトロンとは、心理学者・計算機科学者のフランク・ローゼンブラットが1958年に発表したニューラルネットワークの1種です。

また、「機械学習の元祖」であり機械学習において、とても重要な要素の1つでもあります。

パーセプトロンは、主に以下のように分類されます。

現在では、ほとんどのディープラーニングで多層パーセプトロンが活用されています。

ニューラルネットワークとは?

ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路のニューロンの構造を模した方法で、データ処理を行う手法を数理モデルで表現したものです。

主に、情報が入力される「入力層」・中間にある「隠れ層」・情報が発信される「出力層」の3つの層で構成されています。

そんなニューラルネットワークには、主に以下のような種類があります。

以上のようにニューラルネットワークは、機械学習の目的や内容によってさまざまな種類のものが活用されています。

MLP(多層パーセプトロン)と機械学習や深層学習との関係性

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MLSは、ニューラルネットワークを発展させたアルゴリズムです。

そして機械学習における深層学習(ディープラーニング)も、同様にニューラルネットワークを発展させた機械学習の手法の1つです。

そのため、MLPと機械学習・深層学習はどちらもニューラルネットワークがとても大きく関係しているものでもあります。

実際に、MLPはディープラーニングととても似た構造になっており、高度なデータ分析や分類を実現させています。

また、MLPが誕生した経緯として、単純パーセプトロン(パーセプトロン)にある欠点を克服するために開発されています。

MLP(多層パーセプトロン)とCNNとの違い

CNN(組み込みニューラルネットワーク)とMLPはどちらも似ているので、具体的に何が違うのか理解していない方も少なくありません。

CNNは、主に「畳み込み層」「プーリング層」「全結合層」の3つの層から構成されており、3層以上からなるMLPととても似ています。

ただ、CNNはニューロン同士の結合を出力に必要なもののみなのに対して、MLPは「入力層」「中間層」「出力層」の全てのニューロンが結合されているという違いがあります。

MLP(多層パーセプトロン)でできること

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MLPでできることには、主に以下の3つがあります。

ここでは、以上3つについて解説します。

さまざまなデータの機械学習

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MLPの学習では、さまざまなデータの機械学習ができます。

主に画像データを扱う機械学習を得意としていますが、他にも音声データや時系列データを扱うこともできます。

これは、MLPが持つ入力データを効果的に分類できるように正解データを使って重みを設定することで、データとの間に生じる誤差を最小になるように増減する調整を自動で行えるからです。

この自動調整の手法を「逆誤差伝播法」と言います。

線形分離不可能な問題の対応

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線形分離不可能とは、グラフの縦軸・横軸の二次元平面上にあるデータを1本の直線で分類できないことをいいます。

MLPは、3層以上のパーセプトロンなので、複数のクラス分類が可能です。

そのため、2層からなるパーセプトロンでは処理することのできなかった問題もしっかりと対応することができます。

これは、MLPが二次元平面上を曲線的に分類することができるので、実現しています。

また、複雑な要因から正確にデータを分析する必要のある機械学習では、欠かせない要素の1つです。

未来のデータ予測

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MLPは、時系列データを扱うことができるので、未来データの予測もできます。

そのため、過去のデータを分析して将来的な売上予測や株価予測、顧客ニーズの変動などを調べることに活用できます。

この特徴も、MLPが多層からなる構造によって実現しているものの1つです。

MLP(多層パーセプトロン)の課題

勾配消失問題

購買消失問題とは、機械学習において、勾配ベースの学習手法と誤差逆伝播法を利用してニューラルネットワークを学習する際に、誤差逆伝播に必要な勾配が非常に小さくなり、学習が制御できなくなる問題である。

引用:Wikipedia

MLPは、この購買消失問題があることで、実用が難しい分野が数多く存在しています。

そのため、MLPを扱う場合は、注意が必要です。

パラメータが多い

パラメータとは、コンピュータのプログラムに処理の内容を動的に決定するために与える値のことです。

MLPはこのパラメータが多いので、調整する部分も多くなってしまい扱うことが難しいです。

さらに、パラメータ自体の学習も行う必要があるので、気軽に扱うことが難しいです。

そのため、以上のデメリットも理解した上でMLPを扱うことをおすすめします。

データの根拠がわからない

MLPは、データの根拠がわからないという課題もあります。

MLPを使ってデータ分析や分類を行った結果が正しい場合でも、そのデータ分析のプロセスでどのような根拠をもとに分類されたのか判断できません。

そのため、作成したMLPを完全に使用してデータ活用することは困難です。

MLP(多層パーセプトロン)を応用したニューラルネットワーク

GAN(敵対的生成ネットワーク)

GAN(敵対的生成ネットワーク)とは、「Generative Adversarial Networks」という言葉の略称で、生成モデルの1種です。

ディープラーニングを活用したAI技術の1つで、2種類のニューラルネットワークを戦わせながらAIのデータ学習を進めていく仕組みになっています。

2つのネットワークを互いに競わせることによって、従来のデータ学習よりも精度を高くすることが可能です。

また、GAN(敵対的生成ネットワーク)には、主に以下3つの種類があります。

CNN(畳み込みニューラルネットワーク)

CNNとは、「Convolutional Neural Networks」という言葉の略称で、ニューラルネットワークの1つです。

画像認識や画像解釈などの分野で高い能力を発揮するニューラルネットワークであり、「畳み込み層」「プーリング層」「全結合層」の3つの層から構成されています。

また、RNNのように動的なデータである時系列データは扱わずに、静的データである画像認識などのデータ分析を行います。

CNNの詳しい説明はこちら

RNN(回帰型ニューラルネットワーク)

RNNとは、「Recurrent Neural Networks(リカレントニューラルネットワーク)」という言葉の略称で、ニューラルネットワークの1つです。

また、回帰型ニューラルネットワークと呼ばれています。

主に、ディープラーニングや機械学習で活用することで、自然言語処理や時系列予測などを高い精度で行えます。

実際に、画像分析・動画解析・音声認識・株価予測などの自然言語処理や時系列予測などが必要な分野で活用されています。

RNNの詳しい説明はこちら

LSTM(長・短期記憶)

LSTM(長・短期記憶)とは、「Long Short Term Memory」という言葉の略称で、ニューラルネットワークの1つです。

RNNを改良して開発されたニューラルネットワークでもあります。

主にシーケンスデータの長期依存関係を学習することができるモデルであり、自然言語処理や時系列予測に用いられることが多いです。

LSTMの詳しい説明はこちら

MLP(多層パーセプトロン)の将来性

MLPは、将来的に幅広くデータ学習などで活用されていくことが期待されています。

実際に、現時点でMLPを応用して誕生したニューラルネットワークは数多く存在しており、その誕生したニューラルネットワークによって機械学習はさらに発展しました。

そのため、今後MLPを活用した機械学習やMLPを応用したニューラルネットワークがさまざまな分野で活用されていくことでしょう。

まとめ

MLP

MLP(多層パーセプトロン)は、基本的なニューラルネットワークの1種であり、さまざまなニューラルネットワークに応用されています。

さらに、AIや機械学習、ディープラーニングを理解するためには欠かせない知識の1つでもあります。

これからAIや機械学習の理解を深めていきたい方は、MLPについても学習してみることをおすすめします。

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