ニューラルネットワーク

人間の脳神経の動作原理にヒントを得て設計された、　

それらが連携して複雑な問題を解決します。各ニューロンは、入力情報を取り込み、それを加工して出力します。

この動作は、人間の脳の神経細胞が情報を処理する機能に触発されています。

複数のニューロンは「層」を形成し、通常、複数の「層」が重ねられてニューラルネットワークが形成されます。

それぞれの層は異なる役割を持ち、連携して複雑なタスクを解決します。

最初の層は「入力層」で、データを受け取ります。

最後の層は「出力層」で、最終的な結果を出力します。

ニューラルネットワークは「学習」によってその性能を向上させます。

この学習は、大量のデータをネットワークに供給し、

それが正確な結果を出力するように「重み」（各ニューロンの出力に影響を与える因子）を調整するプロセスです。

多くの分野で利用されています。しかし、その複雑さから理解や適切な訓練が困難であるという課題もあります。