ニューラルネットワーク

認知科学

フィードフォワード型

入力を受け付ける多数のノードからなる層がある

この間の結合はリンクと呼ばれ

ノード間の関連性の強さを表す重みが割り当てられている

中間層にも多数のノードが存在し

中間層ノードは入力から受け取った重み付きの活性値をまとめ

出力に渡す

出力層はこれらの活性値をまとめ、出力情報の表現を行う。

やりとりされるのは、数値で表された活性値のみである。

最初は正解がわからないから、重みがデタラメ。

しかし出力が行われるたびにその誤差を計算し

誤差に基づいてノード間の重みの調整をするアルゴリズムによって行う。

知識は言語的な記号のようなものを持たずに分散されたパターンとして表現される

単純な活性のやりとりを行うネットワークが知識の獲得/保持/利用の3つを同時にこなせることを明らかにした。

また、データが欠損していても、正しく認識できる可能性が高い。

さらに一般化能力を持っており、学習するときには使わなかったデータを提供しても、かなりの確率で正しく認識できる。