ニューラルネットワークを学ぶことは、人間の「学習」を学ぶことに通ず

　ニューラルネットワークは、もともと脳の構成する神経細胞の機能を真似した数式の集合体で、要は脳の機能を数式モデル（ニューロモデル）で表現しようとしたものです。詳しいことはこちらの記事にて解説しています。

　さて、ニューロモデルが学習を行う場合は、例えば入力値に対して得られた出力値と、本来得られるべき正解値（教師信号）を比較して、その誤差をより前段のニューロンに順次伝播し、各ニューロンに設置されたシナプスはそのパラメータの値を自動的に調節していきます。このプロセスを繰り返すことで、段々とニューロモデル全体としての最適化が図られていきます。

　ニューラルネットワークの勉強していて思うのは、「人の学習というのも、そういうものかも知れないな・・・」ということです。

　新しい事をやろうとしても、初めから上手くいくということは、そうそうあるものではありません。何度も繰り返し練習するなり、試行錯誤を繰り返して、段々と身についていくものです。このプロセスの中で、私たちの脳も徐々に最適化を図っているのだ、と理解することができます。

　そう考えると、失敗は必ずしも悪いことではなく、あくまで脳の最適化のプロセスの最中にあるのだと考えることもできるのです。

　上達の早い遅いというものも、結局は脳の中のシナプスのパラメータの情報がお互いに違っていることの現れに過ぎないのです。シナプスのパラメータの情報は、それまでの経験や勉強などいろいろな形での「学習」によって形作られるわけなので、人それぞれです。