FFNNとは
FFNNは、人工ニューラルネットワークの基本的な構造の一つであり、情報が一方向（入力層から出力層へ）にのみ伝播し、ループやフィードバック接続を持たない層状の構造を持つネットワークのことです。
FFNNの概要とディープラーニングにおける位置づけ
FFNN（Feedforward Neural Network、フィードフォワード型ニューラルネットワーク）は、人工ニューラルネットワーク（ANN）の中で最も単純かつ広く使用されている形式です。このネットワークは、情報を前方に（フィードフォワード）のみ伝達する、階層的な構造で構成されています。
このネットワークの動作は、生物学的なニューロン（神経細胞）の働きをモデル化したものであり、入力データが与えられると、各層のニューロン（ノード）がその情報を処理し、次の層へ伝達します。情報が逆流したり、同じ層や前の層に戻ったりするフィードバックループが存在しないことが最大の特徴です。
主な目的は、入力と出力の間の複雑な非線形な関係を学習し、分類や回帰といったタスクを実行することです。FFNNは、ディープラーニングの基礎となる多くのネットワーク（例：畳み込みニューラルネットワークの全結合層）の要素として機能します。
FFNNの基本的な構造
FFNNは、最低でも3つの層によって構成されます。層の間は、重みとバイアスによって接続されています。
1. 入力層（Input Layer）
- 外部からのデータ（特徴量）を受け取る層です。ニューロンの数は、入力データの次元（特徴量の数）と一致します。この層では計算は行われず、単に入力値を次の層に伝達します。
2. 隠れ層（Hidden Layer）
- 入力層と出力層の間に存在する層です。ここで入力データに対する非線形な変換と特徴抽出が行われます。
- 複数の隠れ層を持つFFNNは、特に多層パーセプトロン（Multi-Layer Perceptron, MLP）と呼ばれ、ディープラーニングの「深さ」を形成します。層の数と各層のニューロン数が、ネットワークの表現能力（複雑さ）を決定します。
3. 出力層（Output Layer）
- ネットワークの最終的な計算結果を出力する層です。ニューロンの数は、解決したい問題の性質によって異なります（例：二値分類では1つ、多クラス分類ではクラス数）。
FFNNにおける情報伝播と学習の仕組み
1. 情報伝播（順伝播、Forward Propagation）
入力 x が与えられたとき、各ニューロン j は、前の層 i からのすべての入力 ai に、対応する重み wij を乗じ、バイアス bj を加えて総和を計算します。その後、活性化関数 f を適用して、次の層への出力 hj を決定します。
この計算が、入力層から出力層に向かって順次行われ、最終的な予測値が得られます。
2. 学習（誤差逆伝播法、Backpropagation）
FFNNの学習は、主に誤差逆伝播法を用いて行われます。
- 目的: ネットワークの予測値と正解データとの間の**誤差（損失）**を最小化することです。
- プロセス:
- 順伝播で予測値を出力し、損失を計算します。
- 計算された損失を出発点として、出力層から入力層に向けて勾配（偏微分）を逆向きに伝播させます。
- 伝播された勾配情報に基づいて、各層の重み w とバイアス b を更新し、損失を減少させる方向にパラメータを調整します。
誤差逆伝播法は、FFNNにおいて勾配降下法を実行するための効率的な計算手法であり、ネットワークのパラメータを最適化する基礎となります。
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