自己紹介を徒然なるままに | cloud.config Tech Blog

はじめまして

　初めまして！！！！！！！！！！！！！！！！

　四月から新卒で入社しました青木琢磨です！！

　よろしくお願いします！！！！！！！！！！！

　高専をストレートで卒業できたのでぴっちぴちの20歳です///

　テンション上げるのも疲れたので普通にして趣味や高専でしてきた卒業研究の話などをしていきたいと思います。

　趣味はゲームやYouTubeです。

　ゲームは最近はファイアーエムブレムエンゲージをやっています。

昨日、最後のDLCが来たのですが、ちょっと疲れててやれていないので週末にやりたいと思います。

ファイアーエムブレムシリーズは風花雪月からやり始めていて、にわかですが周りにやっている人がいなくて寂しいので、にわかでもいいよって方は話しかけてくださるとうれしいです。

　YouTubeはゆる言語学ラジオというチャンネルをよく見ています。

言語学といいながら言語のこと以外も話すことの多いチャンネルですが、言語を通して人間の認知などについて触れることがあり、とても面白いチャンネルなのでおすすめです。

　私は研究室を決めるときに人工知能とかに興味があったためニューラルネットワークとかの研究をしている研究室に行きました。

そこで「スパイキングニューロンモデルへの誤差逆伝播法の適応」というテーマで卒研をしていました。

知らない言葉で説明されてもわからないと思うのでまず語句の説明をしていきたいと思います。

　まず、スパイキングニューロンモデルというのは入出力がパルス（スパイク）のニューロンモデルで、

入出力がこれまで使われてきたニューロンモデルより実際の神経細胞に近いため工学的応用が期待されているものです。

　次に、誤差逆伝播法というのは、聞いたことがある人も多いと思うのですが、ニューラルネットワークの学習でよく使われているもので、出力と教師データの誤差からそれぞれのニューロンの重みやバイアスの修正量を求める方法です。

　スパイキングニューロンモデルに誤差逆伝播法を適応するときの問題点としてあるのが、

入出力がパルスだと修正量の計算ができないことです。

　これまで使われてきたニューロンモデルの入出力はパルスの発生頻度を示しているため、

ある一定期間ごとのパルスの発生頻度からアナログ値を求めることで近似計算で修正量を出せ、学習をある程度させることができました。

　ここからはゼミで学んだことに絡めて妄言を垂れ流していきたいなと思うんですが、

皆さん、分かると分けるが同じ漢字つかいますよね。なんでだと思いますか？

それは、分かると分けるが語源が同じだからです。

つまり、乱暴な言い方をすれば分かるとは分けることなのです。

例えば、赤色が分かるということは赤色とそれ以外の色を分けられるみたいなことです。

これって神経細胞で似たようなことをしているから、分かるってのは分けるイメージなのかなって思うんです。

神経細胞は入力に応じて膜電位が変化し、膜電位が閾値に達したら発火するんですが、

この発火する、しないで二つに分けてるって言えますよね。

　例えば論理和と同じ動きをする２入力の神経細胞を考えると下の図のような動きをするわけです。

この神経細胞の発火するしないの境目を考えるとこのような線が引けますよね。

入力をx1,x2として、それぞれ縦軸横軸としたときこの時の線の式はx1=-a*x2+bですが重みをw1,w2、閾値をθとしたときこの線の式はx1=-(w2)/(w1)*x2+θとなります。

このように重みと閾値でその概念の境目に線が引けている状態が分かっているということではないのかなと思うわけです。

　今回の例では２入力の単体の神経細胞であるため、２次元グラフに線が一本だけですが人間の脳は１００億個以上もの神経細胞があるといわれているため、かなり大きい次元の多次元空間を莫大な数の超平面で分割しているため人間はこんなに複雑でいられるのではないかと考えたりします。

後半のほうはまさしく駄文を書き連ねてきましたが最後まで読んでくださってありがとうございます。

これから迷惑をかけてしまうこともあるかと思いますがよろしくお願いします。