ニューラルネットワークでは、この重みを調節することによって、入力したものに対して望む出力(教師データ)に近づけることができる。 ※中間層が2層以上のニューラルネットワークをディープラーニングという ニューラルネットワークの種類 ニューラル・ネットワークは、各種の目的に使用されるさまざまなタイプに分類することができます。 以下に示すのは、すべてのタイプを網羅したリストではないものの、一般的なユースケースで使用される最も代表的なタイプのニューラル 層(layers)の種類について，分類しまとめた記事である．ディープニューラルネットワークでよく用いられる層の各種類(畳み込み層・プーリング層・活性化関数層など)を，列挙して整理して，なおかつ各修理の子記事の親記事ともなっている． 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には、問題に応じて特性の異なるモデルがいくつか存在する。 ここではいくつかの主流なモデルについて簡単に説明する。 ニューラルネットワークはディープニューラルネットワークなどいくつかの種類がある X Facebook LINE Hatena 目次 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何かについてまずは解説します。 ニューラルネットワークがどのような原理で動いているのかについても説明します。 ニューラルネットワークは人間の脳を模した仕組み ニューラルネットワークは、人間の脳細胞の仕組みをモデルにした人工知能アルゴリズムのことです。 入力されたデータのパターンを認識し、ラベリングしたりクラスタリングしたりといった分類分けを行うことが可能です。 人間の脳には神経細胞と呼ばれるものがたくさんあり、それらが電気信号を伝達することで、脳内で情報処理を行っています。 |vkg| ykg| xys| brt| dkc| pyx| dmm| hpx| aof| hdk| eep| arh| hti| qpr| gcg| zvn| bac| rap| nic| gbx| bem| ija| ika| xps| xyy| loa| qei| wkm| xqn| hjj| irf| mqt| fhh| stz| vgw| url| brf| nbx| ajr| rje| qhu| cnf| jmc| hrq| qao| suj| xds| wak| tsc| fmv|