3）ニューラルネット

はじめに

　Artificial neural network(以下ニューラルネット)は，生物の神経系の性質を取り入れた並列計算システムのモデルである．神経系とコンピューターはいずれも情報を処理するシステムであるが，神経系はコンピューターにはない以下のような特徴を備えている．

　(１) 並列計算：神経系は多数のニューロンが同時に並行して動作することによって情報を処理する．現在の大部分のコンピューター(ノイマン型コンピューター)では，1個の演算装置(CPU)がすべての計算を逐次的に実行している．

　(２) 自己組織性：神経系には環境や経験に順応して自律的に新しい機能を獲得したり機能を向上させる学習能力が備わっている．コンピューターは人間が作ったプログラムをただ忠実に実行するだけである．

　(３) 頑健性：人間の脳は，健常者でも毎日数万個のスピードでニューロンが減少し続けていると言われるが，このことによって脳の機能が著しく影響を受けるようなことはない．コンピューターは1ビットのデータの誤りが生じただけでプログラムが誤動作を起こす．

　これらの特徴のため，ニューロンの動作速度はCPUの100万分の1程度であるにもかかわらず，脳は認知や行動に伴う高度な情報処理についてコンピューターよりはるかに高い能力を示す．ニューラルネットの研究は，このような神経系の特徴を効果的に取り入れることによって，従来のコンピューターとは異なる，新しい原理に基づく計算システムの構築を目指している．

　現在までに様々なタイプのニューラルネットが考案されているが，本稿では自動診断システムの構築という観点から階層型ニューラルネットについて解説する．