ニューラルネットワークとは？
読み: ニューラルネットワーク英語: Neural Network
人間の脳神経を模した数学モデル。入力に対し重み付き総和と非線形変換を多層繰り返すことで複雑な関数を表現します。
詳しい解説
ニューラルネットワーク (Neural Network) は、人間の脳神経細胞 (ニューロン) の構造を数学モデル化した機械学習モデルで、入力層・隠れ層・出力層の各ノードが重み付きで結合された有向グラフ構造を持ちます。
各ノードは入力の重み付き総和に活性化関数 (ReLU・Sigmoid・GELU 等) を適用し、非線形変換を繰り返すことで、任意の関数を近似できる「万能近似定理」が成立します。 学習時は誤差逆伝播法 (Backpropagation) と勾配降下法で重みを最適化します。
ディープラーニングはこのニューラルネットワークを多層化したもので、CNN (画像)、RNN/LSTM (時系列)、Transformer (LLM) など、入力データの種類に応じて様々な構造が考案されています。
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