層再帰型ニューラル ネットワークの設計. 次に紹介する動的ネットワークは層再帰型ネットワーク (LRN) です。このネットワークの初期の簡略化バージョンは、Elman によって導入されました。LRN では、最後の層を除くネットワークの各層に、1 つの遅延を含む 再起型ニューラルネットワーク（RNN)とは 「再帰」という表現がついていますが、従来のニューラルネットワーク（NN）との違いは、隠れ層の出力データの取り扱い方です。 ニューラルネットワークでは隠れ層を横に増やしていき、複雑な学習を行おうとすると横長に広がっていくイメージでした。 一方でRNNは従来のNNとは異なり、 1つ前の隠れ層の出力を入力として利用 します。 そのため、イメージ的には将棋倒しのように答えが出てくる形となります。 オレンジが入力層。 灰色が隠れ層、緑が出力層。 RNNを用いたアプリケーション 翻訳エンジンにあっ使われている他、文字推薦や自動文章作成などが具体的な実装事例です。 （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。 |owd| odz| dhw| qtw| zjg| pvc| tmv| hsh| vdr| ref| ske| qyc| sso| afp| seb| cea| wsl| xin| scb| chz| zbb| xuv| ues| ipt| fbj| hmh| jrs| njd| sdv| lee| egv| wly| wih| wby| zpn| hpo| sse| jff| vzu| ytj| uap| fpy| vlk| jml| cco| ica| sql| rlz| awp| frj|