ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは，複数のニューロンモデルにより構成されたネットワークのことである。具体的には，あるニューロンモデルの出力を他のニューロンモデルの入力につなげる。すると，個々のニューロンの計算結果が他のニューロンの計算に影響を与え，相互作用をするようになる。これにより，多数のニューロンが結びついているという脳の構造を再現している。

この先駆けとなったのは，ローゼンブラット(Rosenblatt)のパーセプトロン(Perceptron)というモデルである。パーセプトロンでは，複数のニューロンを階層的に並べてネットワークを構築している。各階層のニューロンの出力は，次の階層のニューロンの入力へ接続される。同じ階層のニューロン，前の階層のニューロンとは結合しない。信号の流れが入力から出力への一方向であることから，このようなニューラルネットワークをフィードフォワード型ネットワークという。図2.3はその模式図である。

図 2.3: フィードフォワード型ネットワーク
図 2.4: リカレント型ネットワーク

一方，信号の流れが一方向のみではなく，相互に結びつき合っているネットワークモデルもある。このようなニューラルネットワークをリカレント型ネットワークという。図2.4はその模式図である。