ニューラルネットワークとは
-> ニューロンに該当する多数のユニットから構成
-> 各ユニットは入力に対して、ユニット間の重みを加味した非線形な演算を行った結果を出力する
「入力層」→「中間層1層」→「出力層」
ディープラーニングとは
-> ニューラルネットワークの層を多数重ねたもの
「入力層」→「中間層3層」→「出力層」
-> ディープラーニングでは、バックプロパケーションと呼ばれるアルゴリズムを使用し、誤差が段々と少なくなるよう重みを調整
ディープラーニングのモデル
Deep Neural Network: DNN
→ ニューラルネットワークの層を多層にしたモデル
AutoEncoder
→ 出力と入力が一致
Convolutional Neural Network
→ 主に画像解析に用いられるモデル
Recurrent Neural Network
→ 主にテキスト解析や時系列解析に用いられる
