Up 構造 作成: 2026-03-20
更新: 2026-03-23

    チャットAI，画像認識AI は，DNN。

    DNN は，｢レイヤー｣ が構造を表現することば。
    絵図では，レイヤーにノードがのっていて，ノードは前後のレイヤー上のノードと配線されている。

    この絵図は，バーチャルであることに注意。
    レイヤーも配線も，プログラムが定義 (設定) するものである。
    どこに存在するかといえば，AI をデプロイしているコンピュータのメモリの中。


    ノードは，各レイヤに同じ数だけある (としてよい)：
    　　　レイヤℓ : X_1^ℓ, ‥‥, X_M^ℓ
    これは，
    ○ チャットAI では，
    　　　トークンベクトルの次元数を d とするとき
    　　　ノード：d次元ベクトルの変数
    　　　M (設定) : 入力テクスト長 (トークン列長) の限度

    ○ 画像認識AI では，
    　　　特徴ベクトルの次元数を d とするとき
    　　　ノード：d次元ベクトルの変数
    　　　M (設定) : 入力画像サイズ (特徴列長) の限度


    配線は，アルゴリズム (後述) がこれに当たる。
    即ち，つぎの形になる：
    　　X_i^(ℓ+1) = F_i^ℓ( X_1^ℓ, ‥‥, X_M^ℓ),
    　　　　　　　　　i = 1, ‥‥, M

    配線は，レイヤー (＝ノード基板) と独立である。
    この意味で，本テクストでは，｢構造｣ のことばをつぎのように使うことにする：
    　　｢構造｣ は，配線前のレイヤー構造を指す
    　　アルゴリズムを，配線として，｢構造｣ と区別する