[CG]ニューラルネットワーク

[ニューラルネットワーク]

ニューラルネットワークとは、
神経細胞(ニューロン)が構成する信号伝達回路網(ネットワーク)をモデル化したものである。
このモデルは、応用範囲が広く、さまざまな分野で用いられている。

【基本編】
シナプスウェイト(重み係数)…神経細胞のシナプス間接合をモデル化したもので、ニューロン間の結合の強さを示す。
伝達関数(活性化関数、特性関数)…関数f(S)でモデル化されたニューロンの入出力関係を示す。

　◎伝達関数の代表例…ステップ(閾値)関数やシグモイド(S字状)関数がある。
構造…ニューラルネットワークモデルは、大きく分けて階層型と相互結合型(非階層型)に分けられる。

階層型は、信号が一方向にしか流れないモデルで、
相互結合型は、フィードバック系を含み信号が一方向とは決まっていないモデルである。

特に、階層型の学習方法として有名なのは、バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)がある。