概要
ニューラルネットは、人間の脳の神経回路網を模倣した機械学習モデルです。入力層、隠れ層、出力層から構成され、多数のノードが層間を結んで複雑なパターン認識や予測を行います。画像認識、自然言語処理など幅広い分野で利用されています。
ニューラルネットは、複数の層を持つ関数として捉えられます。各層は、入力されたデータに対して重み付けされた計算を行い、活性化関数を通して次の層に値を伝播します。学習プロセスでは、誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)を用いて、ネットワークの重みを調整し、予測精度を向上させます。隠れ層の数や各層のノード数、活性化関数は、問題の種類やデータの特性に合わせて調整されます。