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有名なニューロンネットワークがアルゴリズムとしてどのように機能するかを説明していただけますか？また、持っている場合のタイプにも言及しています。
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ニューロンネットワークは、人間の脳プロセスをシミュレートするように設計された自動学習アルゴリズムの一種です。これらのネットワークは、トレーニングを通じてパターンを学習し、予測を実行できる一連のノードで構成されています。ニューラルネットワークには、人工ニューロンネットワークと深いニューロンネットワークの2つの主要なタイプがあります。


人工ニューロンネットワークは、人間の脳と同様のノードのネットワークです。これらのネットワークは、データのパターンを特定し、正確な予測を実行するようにトレーニングできます。


ディープニューロンネットワーク（DNN）は、ノードが互いにさまざまなレベルに接続する人工ニューラルネットワークのサブセットです。これらのネットワークは多くのデータを受け取ることができ、トレーニングを通じて、それらのパターンを検出し、非常に精度で予測を実行できます。これらのネットワークは、分類、オブジェクト検出の問題、音声認識によく使用されます。
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深いニューラルネットワークは、どのようなアプリケーションまたはセクターのタイプで、これらの場合に予測の精度がどのように改善されましたか？