多層パーセプトロンのうた｜G検定MLP対策

はじめに
AIを活用した楽曲制作
タイトル・歌詞の紹介
楽曲の視聴
歌詞の解説
楽曲に込めたメッセージ
まとめ

はじめに

このブログは、G検定で頻出の「多層パーセプトロン（MLP）」を、歌詞とともに短い定義文で覚えやすく整理することを目的にしています。
歌のフレーズに合わせて、用語の正しい言い回しや関係をそのまま定着させます。
数式は必要最小限にし、初学者にも直感が伝わる表現を優先します。

AIを活用した楽曲制作

歌詞の作成には生成AI（ChatGPT）を、音楽の作成にはAI作曲ツール（Suno AI）を用いました。
音楽スタイルは「学習向けのスピーディなテクノポップ調」です。
耳に残る反復で、試験の正解肢にそのまま現れる表現を中心に構成しています。

タイトル・歌詞の紹介

曲タイトル

多層パーセプトロンのうた

歌詞

MLPは多層パーセプトロン
MLPは順伝播型のニューラルネットワーク
複数の全結合層と非線形活性化関数
隠れ層は特徴をつかむ中間層
単層パーセプトロンは線形分離可能のみ
それ以外の問題は解けない
MLPは隠れ層と活性化で
非線形分離を可能にする
多層パーセプトロンは一層以上の隠れ層
入力と出力の間に置かれ
全結合が重なり順伝播し
非線形分離を実現する
全結合層は隣接層の全ニューロンと結合し
情報を伝える仕組み
活性化関数は線形変換に非線形性を導入し
表現力を高める
重みとバイアスは誤差逆伝播法で更新
多クラス分類では出力層にSoftmax
MLPは多層パーセプトロン
MLPは順伝播型のニューラルネットワーク

楽曲の視聴

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Suno AI
多層パーセプトロンのうた（Suno AI）

歌詞の解説

「MLPは多層パーセプトロン」
MLPはMultiple Layer Perceptronの略で、日本語では「多層パーセプトロン」を指します。
「パーセプトロン」の層を複数重ねたモデルだと理解すると整理しやすいです。

「MLPは順伝播型のニューラルネットワーク」
情報は入力層から隠れ層を経て出力層へ一方向に流れます。
順伝播の基本形は次のとおりです。
\(h=\sigma(Wx+b)\)
\(\hat{y}=g(W’h+b’)\)

「複数の全結合層と非線形活性化関数」
全結合層は、ある層の全てのニューロンが隣接層の全てのニューロンと結合する層です。
活性化関数は非線形性を導入し、表現力を高めます。
代表例のひとつはReLUです。
\(\mathrm{ReLU}(x)=\max(0,x)\)

「隠れ層は特徴をつかむ中間層」
隠れ層は入力と出力の間に置かれ、特徴抽出を担います。
層を重ねることで、より抽象度の高い特徴を段階的に学習できます。

「単層パーセプトロンは線形分離可能のみ／それ以外は解けない」
単層パーセプトロンが解けるのは、直線（高次元では超平面）で分けられる問題に限られます。
XORのような非線形分離の問題は扱えません。

「MLPは隠れ層と活性化で非線形分離を可能にする」
線形変換を重ね、活性化で非線形性を付与することで、曲がった決定境界を学習できます。
これにより非線形分離の問題にも対応できます。

「全結合が重なり順伝播し／非線形分離を実現する」
複数の全結合層と活性化の組み合わせで、複雑な決定境界を表現できるようになります。
「重なる」「順伝播する」という流れをイメージできれば十分です。

「全結合層は隣接層の全ニューロンと結合し／情報を伝える仕組み」
行列で書くと、ある層の出力は次のように表現できます。
\(h=\sigma(Wx+b)\)
これを各層で繰り返すことで、入力から出力へ情報が伝わります。

「活性化関数は線形変換に非線形性を導入し／表現力を高める」
活性化関数は「まっすぐな変換」だけでは表せない曲がりを作り、複雑な境界を学習可能にします。
直感としては「曲げて分けられるようにする装置」と捉えると理解が進みます。

「重みとバイアスは誤差逆伝播法で更新」
損失の勾配を誤差逆伝播法で計算し、最適化則でパラメータを更新します。
更新の基本形は次式です。
\(\theta\leftarrow\theta-\eta\nabla_{\theta}\mathcal{L}\)

「多クラス分類では出力層にSoftmax」
Softmaxは各クラスの確率を出力し、合計は1になります。
\(\mathrm{softmax}(z_i)=\frac{e^{z_i}}{\sum_{j} e^{z_j}}\)
交差エントロピーは「正解クラスの確率が高いほど小さくなる」損失です。
\(\mathcal{L}=-\sum_{i} y_i\log \hat{y}_i\)

楽曲に込めたメッセージ

この曲は、定義の核心語をそのまま短い文で繰り返す構成にしています。
試験でよく問われる表現（例：順伝播型、隠れ層、全結合、活性化、Softmax、誤差逆伝播法）を、言い換えずに覚えることを重視しました。
「単層と多層の違い」「活性化の役割」「Softmaxの位置づけ」を即答できることを目標にしています。

まとめ

覚えておきたい要点は次の三つです。
MLP＝多層パーセプトロンで順伝播型。
隠れ層＋非線形活性化で非線形分離が可能。
重み・バイアスは誤差逆伝播で更新し、多クラスはSoftmax。
ここまでの言い回しをそのまま定着させれば、選択肢の微妙な違いにも対応できます。

多層パーセプトロンのうた｜G検定対策：MLPの要点をリズムで定着。