ネットワークモデル

  先ほどまでのニューロンを多数使い、組み合わることによってニューラルネットワークを作ることができる。 その組み合わせ方は、大きく2つに分けることができる。

一つは、階層型ネットワークと呼ばれているものである。 図 2.5に示すように、ネットワークは層に分かれている。信号の流れは一方向のみで、同じ層に2回入ることはない。 また、入力層に与えた信号が同一であれば、出力層から出てくる信号は一意に決まっているという特性がある。

  
図 2.5: 階層型ネットワーク

そしてもう一つは、相互結合型ネットワークと呼ばれている。 これは、それぞれのニューロンが相互に結合していて、信号の流れは一方向ではない。 また、一度出力された信号がまた戻ってくることもある。（フィードバック性）

  
図 2.6: 相互結合型ネットワーク