ニューラルネットワーク

多数のニューロンが結合することによって作られるネットワークのことをニューラルネットワークという。 ニューラルネットワークはその形態によって、階層型と相互結合型の２種類に大別できる。

階層型ニューラルネットワークは入力層（input layet）と出力層（output layer）の間に１つ以上の中間層（middle layer）をもつ多層構造をもっている。 また各ニューロンは同じ階層のニューロンとは結合していない。 そのためニューロンの信号は一方通行となり、信号を受け取った層は順番に隣接する層のニューロンへと伝搬してゆく。 階層型ネットワークの概略図を図2.4に示す。

図 2.4: 階層型ネットワーク

相互結合型ニューラルネットワークは、ネットワーク内のニューロンをお互いに対等に結合している。ネットワークの構成要素である各ニューロンは、他のすべてのニューロンと結合している。 そのため情報の流れは双方向的であり、フィードバックが許される。 このフィードバックのためにネットワークの状態は処理が行われる度に変化するため、全体として動作が複雑となる。 相互結合型ネットワークの概略図を図2.5に示す。

図 2.5: 相互結合型ネットワーク