ニューラルネットワーク入門 〜目次〜
ニューラルネットワーク入門 Copyright(c)1996 Akira Iwata & Toshiyuki Matubara (Iwata Laboratory Nagoya Institute of Technolgy) ０ はじめに 学習の進め方 １ 神経細胞とニューラルネットワーク 神経細胞 ニューロンモデル ニューロンモデルの数式化 ネットワークモデル まとめ ２ 階層型ネットワーク ２．１ パーセプトロン パーセプトロン パーセプトロンの動作と学習 パーセプトロン学習のシミュレーション パーセプトロンの限界 まとめ ２．２ バックプロパゲーション学習 最急降下法 前向き演算 後向き演算１（出力層から中間層） 後向き演算２（中間層から入力層） ＢＰのシミュレーション ＢＰシミュレータ まとめ ２．３ その他の階層型ネットワーク ネオ
ニューラルネットワーク - Wikipedia
（人工知能の分野で）ニューラルネットワーク（英: neural network; NN、神経網）は、生物の学習メカニズムを模倣した機械学習手法として広く知られているものであり[1]、「ニューロン」と呼ばれる計算ユニットをもち、生物の神経系のメカニズムを模倣しているものである[1]。人間の脳の神経網を模した数理モデル[2]。模倣対象となった生物のニューラルネットワーク（神経網）とはっきり区別する場合は、人工ニューラルネットワーク (英: artificial neural network) と呼ばれる。 以下では説明の都合上[注釈 1]、人工的なニューラルネットワークのほうは「人工ニューラルネットワーク」あるいは単に「ニューラルネットワーク」と呼び、生物のそれは「生物のニューラルネットワーク」あるいは「生物の神経網」、ヒトの頭脳のそれは「ヒトのニューラルネットワーク」あるいは「ヒトの神経網」
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