ニューラルネットワークを応用したものであるCNNやDNN、RNNを学ぶ上での基本を知る記事となります
ニューラルネットワークとは？
人間の脳の働きを模した方法でデータを処理するようにコンピュータに応用した計算モデルのこと
簡単に説明すると…人間の脳で行っている処理と同じことをコンピュータができるように再現したという感じです(神経細胞のつながりを数理モデル化したもの)
しかし、人間の脳のような複雑な神経ネットワークを再現することはできないので、生物のニューロンが発する電気信号のON、OFFをコンピュータで扱える０と１で表現します
※ニューロン：神経細胞
図で見るニューラルネットワーク
一般的なニューラルネットワークは以下の画像のような３つの層(入力層、隠れ層、出力層)で構成されています
図形の画像を入力することでコンピュータに〇か✕である確率を出力(判断)させることができます
※隠れ層は中間層とも呼びます
上の図の隠れ層は１つしかありませんが、２層以上になるとDNN(Deep Neural Network)となり、深層学習(ディープラーニング)と呼ばれる学習モデルに分類されます。また、深層学習の派生であるCNN(Convolutional Neural Network)やRNN(Recurrent Neural Network)もあります。
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