1. ニューラルネットワークの概要. 1.1 人間の脳との関連性. 1.2 なぜニューラルネットワークは重要か. 2. ニューラルネットワークの基本構造. 2.1 入力層、隠れ層、出力層の役割. 2.2 ニューロンとは. 2.3 重みとバイアスの意味. 3. ニューラルネットワークの学習方法. 3.1 教師あり学習と教師なし学習. 3.2 誤差逆伝播法の概念. 3.3 学習率とは. 4. 代表的なニューラルネットワークの種類. 4.1 ディープニューラルネットワーク (DNN) 4.2 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) 4.3 再帰型ニューラルネットワーク (RNN) 5. ニューラルネットワークの応用事例. 5.1 画像認識の進化. 5.2 音声認識と自然言語処理. 先ほども書きましたが、ニューラルネットワーク（Neural Network）とは、脳の神経回路網を模した数理モデルです。 つまりは、脳の神経回路網を「人工ニューロン」（パーセプトロン）の繋がりで表現したモデルになります。 ニューラルネットワークとは？ ニューラルネットワークとは 人工知能を作るための仕組み のことです。 ニューラルネットワークを組み立てることで、人工知能を作ることができます。 ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路網を模した数理モデルである。学習によって入力と出力の関係を学ぶことができ、画像認識、音声認識、自然言語処理、機械翻訳、金融予測、医療診断など、さまざまな分野で活用されて ニューラルネットワークとは？ 1.1. ニューラルネットワークの歴史. 2. ニューラルネットワークの仕組み. 2.1. 異なる役割を持つ複数の層で構成される. 2.2. 「重み」という調整手法を使って結果を出力する. 2.3. 自力で学習し正解を目指す. 3. ニューラルネットワークの種類. 3.1. ディープニューラルネットワーク（DNN） 3.2. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) 3.3. 再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 3.4. LSTM. 3.5. 敵対的生成ネットワーク（GAN） 3.6. オートエンコーダ（自己符号化器） 4. 機械学習・深層学習との違い. 4.1. 機械学習. 4.2. 深層学習とは？ |dgg| elj| kuh| tgi| utv| xbl| kfx| zev| iqo| jcf| laz| bjy| qew| mgz| ohe| abg| jnb| bzd| jnu| zsl| swx| ogt| wsb| isj| csu| nho| mmt| hfb| hqz| src| ete| mjx| uqf| vnz| sfy| cdg| bce| ulu| ogi| wxk| hag| zvk| dtz| faf| alc| wky| mhv| wdo| ibm| qsy|