NN50.DLL 5.0
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人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークの単純化されたモデルを実装する計算パラダイムです。生物学的ニューラルネットワークは、ニューロンの局所集合体であり、脳を形成する樹状突起接続である。パターン認識、意思決定、運動制御などの脳のような計算のためのニューラルネットワークの実装は、1950年代後半に大規模なコンピュータの出現によって可能になります。従来のコンピュータは、アルゴリズムと呼ばれる事前に決定された一連のステップを使用して問題を解決するプログラムに依存しています。これらのプログラムは、単一の複雑な中央処理装置によって制御され、情報をメモリ内の特定の場所に格納します。人工ニューラルネットワークは、並列に動作し、多くの高度に相互接続されたニューロンを介して制御を分散し、人間の脳と同じようにシナプスと呼ばれる可変強度接続に情報を格納する高度に分散した表現と変換を使用しています。ニューラル ネットワークをトレーニングするには、結果に対応するサンプル パラメータを含むデータセットが必要です。トレーニングに使用されるデータは、通常、結果が判明している履歴データを使用して取得されます。サンプルの問題と回答を作成して、ニューラル ネットワークをトレーニングすることもできます。トレーニングプロセスが完了すると、ニューラルネットワークは新しい入力が処理されたときに答えを予測できるようになります。