ニューラルネットワーク

  ニューラルネットワークとは、多数のニューロンがシナプスによって互いに結合して できたネットワークのことである。 ニューロンモデルによるニューラルネットワークは、その構成方式により、 大きく2種類に分けられる。 1つは、図 2.4に示す階層型ネットワーク、もう1つが図 2.5 に示す相互結合型ネットワークである。 これらの図において、矢印は結合の向きを表している。

  
図 2.4: 階層型ニューラルネットワーク

  
図 2.5: 相互結合型ニューラルネットワーク

階層型ネットワークでは、ネットワークが入力層、中間層、出力層の階層に 分かれており、同じ階層のニューロンは結合していない。 ネットワークへの入力は入力層が受け取り、入力層の出力が中間層の入力、 中間層の出力が出力層の入力、という様に一方向に信号が伝わる。

相互結合型ネットワークでは、ニューロンには、同じニューラルネットワーク内の ニューロンの出力がフィードバックして入力される。 相互結合型ネットワークの状態は、出力がフィードバックして ネットワークで処理される度に変化していく。