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Artificial neural networks(ANNs), also known as neural networks(NNs)or neural nets, are computing systems inspired by the biological neural networks that constitute animal brains. ANNs are composed of connected units or nodes called artificial neurons, which loosely model the neurons in a biological brain. Each connection, like the synapses in a biological brain, can transmit a signal to other neurons. An artificial neuron receives signals, processes them, and can signal neurons connected to it. The "signal" at a connection is a real number, and the output of each neuron is computed by some non-linear function of the sum of its inputs. Neurons and edges typically have a weight that adjusts as learning proceeds. The weight increases or decreases the strength of the signal at a connection. Neurons may have a threshold such that a signal is sent only if the aggregate signal crosses that threshold. Typically, neurons are aggregated into layers, and different layers may perform different transformations on their inputs. Signals travel from the first layer(the input layer)to the last layer(the output layer), possibly after traversing the layers multiple times. ANNs are used for solving artificial intelligence(AI)problems and are a subset of machine learning. They create an adaptive system that computers use to learn from their mistakes and improve continuously.
人工ニューラル・ネットワーク(ANN)は、ニューラル・ネットワーク(NN)またはニューラル・ネットワークとも呼ばれ、動物の脳を構成する生物学的ニューラル・ネットワークにヒントを得たコンピューティング システムです。ANN は、人工ニューロンと呼ばれる接続されたユニットまたはノードで構成されており、生物学的な脳のニューロンを大まかにモデル化します。生物学的な脳のシナプスと同様に、各接続は他のニューロンに信号を送信できます。人工ニューロンは信号を受信して処理し、それに接続されているニューロンに信号を送ることができます。接続における「信号」は実数であり、各ニューロンの出力は、その入力の合計に関する何らかの非線形関数によって計算されます。ニューロンとエッジには通常、学習の進行に応じて調整される重みがあります。重みにより、接続における信号の強度が増減します。ニューロンには、集合信号がその閾値を超えた場合にのみ信号が送信されるような閾値がある場合があります。通常、ニューロンはレイヤーに集約され、異なるレイヤーは入力に対して異なる変換を実行する場合があります。信号は、おそらく複数回層を通過した後、最初の層(入力層)から最後の層(出力層)まで伝わります。ANN は人工知能(AI)の問題を解決するために使用され、機械学習のサブセットです。彼らは、コンピューターが間違いから学び、継続的に改善するために使用する適応システムを作成します。