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、大きく二種類に分けられる。一つは、図 2.4に示す階層型ネットワーク、もう一つが図 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。 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、というように一方向に信号が伝わる。もう一方の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たびに変化していく。

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