ニューラルネットワーク
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、脳の神経回路の一部を模した数理モデル、また、パーセプトロンを複数組み合わせたものの総称です。 機械学習を機能させるための一手法であり、現在では、ニューラルネットワークを構築するアルゴリズムとして、ディープラーニングが主に使用されています。 (https://ledge.ai/machine-learning/ より引用) ニューラルネットワークの歴史
第一次AIブーム 「パーセプトロン」の開発
第二次AIブーム 「誤差逆伝播法」の開発
ニューラルネットワークの仕組み
入力層にデータを入力し、そのデータを認識するための指標である特徴量を入力する。この入力をもとに、出力層のニューロンにデータが渡され、これらの入力を足し合わせたものを活性化関数に通し、最終的な結果を出力する。ディープラーニングでは、層を複数にすることで、特徴量をコンピュータが判断できるようになったため、人間が指定する必要がなくなった。
現在のニューラルネットワークの学習手法
＊参照元