Neural network とは

ニューラルネットワークという用語は、ニューロンのネットワークまたは回路を指すために伝統的に使用されていました。現代の用語の使用は、しばしば、人工ニューロンまたは人工ニューロンからなる人工ニューラルネットワークを指す。したがって、この用語は、人工知能(AI)の問題を解決するために、実際の生物学的ニューロンまたは人工ニューラルネットワークで構成された生物学的ニューラルネットワークのいずれかを指してもよい。生物学的ニューロンの接続は、重みとしてモデル化される。陽性体重は興奮性接続を反映し、陰性値は抑制性接続を意味する。すべての入力は重みによって変更され、合計されます。このアクティビティは線形結合と呼ばれます。最後に、活性化機能が出力の振幅を制御します。たとえば、出力の許容範囲は通常0〜1、または-1と1になります。
フォンノイマンモデルの計算とは異なり、人工ニューラルネットワークは記憶と処理を分離せず、ネット接続を介して信号の流れを介して動作しますが、幾分生物学的ネットワークに似ています。
これらの人工ネットワークは、予測モデリング、適応制御、およびデータセットを介して訓練できるアプリケーションに使用できます。