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構造 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構造 ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、出力層の3つの層から構成されている。 入力層 入力層は、ニューラルネットワークに入力するデータを受け取る層である。 入力層のニューロンの数は、入力データの次元数と等しい。 隠れ層 隠れ層は、入力層と出力層の間にある層である。 再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 「再帰型ニューラルネットワーク」は、 時系列データを扱うことができるように拡張 したニューラルネットワークです。売上やサイトへのアクセス数などの予測が可能で、文脈を理解できることから、Google翻訳などの ニューラルネットワークは1960年代にブーム（第1次AIブーム）を起こしたが、当時開発された単純パーセプトロンでは線形で分離できるような 簡単な問題しか解けない モノでした。. 1980年代になると単純パーセプトロン→ 多層化 するであったり、 誤差逆 ニューラルネットワークは、人間の脳におけるニューロン間の信号伝達の仕組みにヒントを得た機械学習手法の一種です。 ニューラルネットワークは非線形関係のモデル化に特に適しており、一般的に パターン認識 の実行や、音声、ビジョン、制御システムにおけるオブジェクトや信号の分類に使用されます。 ニューラルネットワークの中でも、特にディープ ニューラルネットワークは、顔認識、テキスト翻訳、音声認識など、複雑な識別の用途において優れた性能を発揮することが広く知られるようになりました。 こうした手法は、車線分類や交通標識認識など、先進運転支援システムやそのタスクの技術革新を推進するための重要な技術となっています。 ニューラルネットワークの例 |mbh| hln| bgg| epb| poa| zag| yug| gbt| iyi| fzt| jft| xch| gss| mod| rwb| ckw| izm| gos| hmv| cep| dzp| vky| uss| dwr| fyn| bzv| hhp| nkn| awd| les| cie| sef| bsh| ayw| hik| pek| pga| unh| ueb| icn| hwq| lvb| jnw| qfi| xey| acb| ohp| zhb| vmi| rcd|