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人工ニューロンネットワークとは何ですか？
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人工ニューロンネットワークは、人間の脳の構造と機能に触発された計算モデルです。これは、人工ニューロンまたはノードと呼ばれる相互接続されたユニットのセットで構成され、特定の自動学習問題を解決するために連携します。

人工ニューロンはレイヤーで編成され、各層は重み付けされた接続を介して次の層と通信します。モデルの入り口は、情報を処理し、結果を次のレイヤーに渡す最初のレイヤーに提供されます。これは、モデル応答が発生する出力層に到達するまで続きます。

トレーニング中、ニューロンネットワークは接続の重みを調整してコスト関数を最小限に抑え、モデル予測と実際の出力の差を測定します。これは、出力誤差における各ニューロンの寄与を計算し、それに応じて重みを調整するエラーのレトロピアを介して行われます。

人工ニューラルネットワークは、画像分類、自然言語処理、詐欺検出、時系列の予測など、さまざまな自動学習アプリケーションに役立ちます。多くの場合、他の自動学習技術でキャプチャするのが難しいデータでパターンと複雑な関係を学ぶことができます。