ニューラルネットワーク（Neural Network）

ニューラルネットワーク（Neural Network）とは、人間の脳にある神経細胞（ニューロン）の仕組みを模倣して作られた、人工知能（AI）や機械学習におけるアルゴリズムの一種です。複数の「ノード（人工ニューロン）」を層状に接続し、入力から出力へと情報を伝達・変換する構造を持ちます。 このネットワークは、入力されたデータに重みをかけ、活性化関数によって非線形な変換を行いながら、出力結果を導き出します。学習時には、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）などを用いて各ノードの重みを調整し、モデルの精度を高めていきます。 基本的な構造は以下の3種類の層から成ります： • 入力層：データを受け取る層 • 隠れ層（中間層）：入力と出力の間で特徴を抽出・変換する層（複数ある場合が多い） • 出力層：最終的な予測や分類結果を出力する層 ニューラルネットワークは、画像分類、音声認識、自然言語処理、チャットボットなど、さまざまなAI技術の基盤となっており、特に層の数を増やした「ディープニューラルネットワーク（DNN）」は、ディープラーニングの中核として知られています。 現在の多くの高度なAIは、このニューラルネットワークを基盤に進化を遂げており、AI開発において欠かせない技術のひとつです。