ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、各ニューロンが結合荷重を通じて互いに結合し、一つのネットワ ークを構成したものである。ニューラルネットワークは、その構造によって階層型のものと相互 結合型のものの二種類に分けることができる。階層型ニューラルネットワークの構造をFigure 2.1、 相互結合型ニューラルネットワークの構造をFigure 2.2に示す。

図 2.1: Multi Layer Neuralnetwork

図 2.2: Connected Neuralnetwork

階層型ニューラルネットワークでは、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同士は結合していない。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行く。

相互結合型ニューラルネットワークでは、情報の流れは双方向的であり、各ニューロンは自分の 出力を伝えた相手のニューロンからも情報を受け取ることが許されている。このようなネットワ ークでは、自分の出力が別のニューロンを経て、再び自分への入力として戻ってくることがある ので、ネットワーク全体の動作は複雑になる。