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ニューラルネットワーク

人工ニューラルネットワークとは脳の神経細胞のネットワークを模して作られたもの。

人間の脳は千数百億個もの神経細胞から作られ、互いに電気信号を発して情報のやり取りをしている。

神経細胞の細胞体からは軸索と樹状突起が伸びており、これらからなる神経細胞をニューロンと呼んでいる。

樹状細胞が他の細胞から電気信号を受け取る入力装置となっており、反対に軸索が出力細胞となっている。

樹状突起が受け取った電気信号は軸索を通り、次の神経細胞に渡される。

出典：Wiki

人工ニューロンでは、各入力は入力xに重みwをかけた値を足し合わせてバイアスbを加えたもの。

重みはシナプスでいう伝達効率のこと。

バイアスはニューロンの感度のようなもの。ニューロンの興奮しやすさを調節する。

入力と重みの積の総和にバイアスを足したものは活性化関数で処理される。

活性化関数は値を信号に変換する関数。ニューロンでは活動電位の閾値を超えた場合に脱分極を起こし電位を発生し、電気信号をシナプスに伝達する。


出典：Wiki




人工ニューラルネットワークはニューロンを多層にして並べたもので複数の入力と複数の出力からなる。

出力は確率として解釈可能で予測値を算出する。

出典：Wiki

バックプロパゲーション（誤差逆伝搬法）とは出力と正解の誤差を元に中間層と出力層の重みとバイアスを適切に調節し、更新していくことで学習していく方法。

 

参考：いまさら聞けないバックプロパゲーション

 

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