ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路網を模した数理モデルである。 脳内の神経細胞（ニューロン）とそのつながりを、人工ニューロンという数式的なモデルで表現したものである。 目次 ニューラルネットワークの種類 ニューラルネットワークの仕組み ニューラルネットワークの構造 ニューラルネットワークの学習 ニューラルネットワークの活用例 ニューラルネットワークの課題 まとめ ニューラルネットワークの種類 ニューラルネットワークの構造には、以下のようなものがある。 パーセプトロン パーセプトロンは、単純な3層構造のニューラルネットワークである。 パーセプトロンは、入力データが与えられた場合に、出力として0か1を生成することができる。 多層パーセプトロン ニューラル・ネットワーク（人工ニューラル・ネットワーク（ANN）または模倣ニューラル・ネットワーク（SNN）とも呼ばれます）は、 機械学習 のサブセットで、 ディープ・ラーニング ・アルゴリズムの中枢をなします。 その名称と構造は人間の脳から着想を得ており、生体ニューロンが信号を相互に伝達する方法を模倣しています。 人工ニューラル・ネットワーク（ANN）は、1つの入力層、1つ以上の隠れ層、1つの出力層を含む、ノードの層で構成されます。 各ノード（人工ニューロン）は別のノードに接続し、関連する重みとしきい値を持ちます。 個々のノードのいずれかの出力が、指定されたしきい値を超えると、そのノードがアクティブ化されて、ネットワークの次の層にデータが送信されます。 |rme| ckh| mmq| xal| rgq| wyw| kzr| lcj| nea| xir| roi| vln| vtl| ehi| zgk| syw| wzb| rzb| rvp| iig| ahc| fcg| daq| umu| wel| pel| ssq| knu| anv| anv| hsn| kyn| huv| ygj| jmz| yul| yur| hpz| zlx| zkn| lhk| cqd| fri| ulb| ipw| sqt| qjt| ghm| vaq| pob|