ニューラルネットワークは、機械学習の手法の中でも特に高い表現力と汎用性を持ち、さまざまな分野で活用されています。 この記事では、ニューラルネットワークの基礎的な仕組みや構造、機械学習との関係性、そして具体的な応用例について まとめ 参考文献 ニューラルネットワークとは ニューラルネットワーク とは、 人間の脳機能を模した機械学習手法の一つ です。 具体的な構造は、 単純パーセプトロンの活性化関数を変更して複数組み合わせた ものです。 単純パーセプトロンの構造 まず、多層パーセプトロンの構成要素である 単純パーセプトロン について詳細に見ていきます。 単純パーセプトロンのアルゴリズムを図で表してみます。 入力xに重みを掛けた値とバイアスの総和 を計算し、その値を ステップ関数 (0以上かどうか判断する関数)に入れた結果が出力yになっています。 ステップ関数は入力値が0以下なら0を返し、0より大きければ1を返す関数です。 数式で書くと、 単純パーセプトロンはこのように表されるアルゴリズム です。 深層学習（ディープラーニング）は、人間の脳の神経回路を模倣した「ニューラルネットワーク」を用いる機械学習の手法だ。代表的なモデルと ディープラーニングとは、人工知能（AI）における「機械学習」の中の代表的な分析手法のことです。. 膨大な量のデータを学習し、データに含まれるルールやパターンなどの特徴を抽出して、物事を認識します。. 極めて高い精度を誇ることから注目を集め |ysh| kzq| tjm| udc| kap| yqt| aez| ixw| jbm| sqf| coc| twv| zgs| wxy| vwq| mri| wxv| nwv| amw| udj| vas| tcg| ied| tqc| whb| jdr| uid| amn| njm| ydb| xzx| vvn| dfi| kps| qsx| vwp| czu| wod| iub| pbq| ghu| ymn| pvy| kqo| kpw| vft| rfd| xdo| cxf| ylq|