人工神経のソースを表示

{{出典の明記|date=2022年3月}}
{{otheruses||再生医療における人工神経|人工神経 (再生医療)}}
'''人工神経'''（じんこうしんけい）あるいは'''人工ニューロン'''（じんこうニューロン、{{Lang-en-short|artificial neuron}}）とは、[[ニューラルネットワーク]]を構成する基本単位であり、モデル化された神経細胞（[[ニューロン]]）である。1つ以上の入力を受け取り（生物のニューロンの[[樹状突起]]群に相当）、それらの重み付け和から[[活性化関数]]を通して出力とする。

当記事ではニューラルネットワークの人工ニューロンに限って説明する。

== 基本構造 ==
ここではよく研究されている種類のものを例として示す。[[ニューラルネットワーク]]として提案されているものの全てが必ずしもこのモデルにあてはまるわけではない。

入力をm個とする。各入力信号を <math>x_1</math> から <math>x_m</math> とし、重み付けを <math>w_1</math> から <math>w_m</math>、バイアス項を <math>b</math>、[[活性化関数]]を <math>\varphi</math> とする。

k 番目の人工神経の出力は次の式で表される:
:<math>y_k =  \varphi_k \left( \sum_{i=1}^m w_{ki} x_i + b_k \right)</math>

模式図的には以下のようになる。
:[[Image:artificial_neuron-2.gif|400px]]

このモデルは、線形変換と <math>\varphi</math>（非線形を含めた何らかの変換）を交互に繰り返すということしか言っていなく、<math>\varphi_k</math> もニューロンごとにバラバラであっても良いとすると、恒等変換も線形変換であるので、つまり、任意のいかなる関数変換をも表現できるモデルということになる。

==活性化関数==
{{see|活性化関数}}

==ニューラルネットワーク==
以上のような人工神経によって構成されるネットワークについては、[[ニューラルネットワーク]]の記事を参照のこと。

==その他==
1943年に発表された、[[ニューラルネットワーク]]研究の嚆矢とされる''A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity''の共著者の片方である[[ウォーレン・マカロック|マカロック]]は神経生理学者だが、彼らの提案の主眼は生物の神経細胞を模擬することよりも、計算の理論で[[計算モデル]]と呼ばれるものとしての性質を検討することにあった（[[形式ニューロン]]の記事も参照）。

その後1957年に提案された[[パーセプトロン]]や、研究方針としての[[コネクショニズム]]の広まりもあったが、一方で生物の実際の神経細胞のモデルなのか、という疑念は生物学などだけではなく[[認知科学]]からも継続的に存在していた。しかし、「小脳パーセプトロン説」という仮説が支持されていることなど、2020年現在のところ、必ずしも全く無関係ではないという扱いが一般的となっている。

{{デフォルトソート:しんこうしんけい}}
[[Category:人工ニューラルネットワーク]]