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人工ニューラル ネットワーク (ANN) は、人間の脳のニューラル ネットワークの構造と機能にヒントを得た計算モデルです。これらのモデルは、膨大な量のデータを処理して学習するように設計されており、意思決定、パターンの認識、複雑な問題の解決を可能にします。 ANN は、層に編成された相互接続されたノード、つまりニューロンで構成されます。情報はネットワーク内を流れ、各ニューロンが入力データを処理して次の層に渡します。 ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) は、入力層と出力層の間に複数の隠れ層を含む特定のタイプの ANN です。これらの隠れ層により、DNN は入力データの複雑な表現を学習できるようになり、より高度な意思決定および問題解決機能が実現します。開発者は、高度な学習および処理機能を必要とするインテリジェントなアプリケーションを構築するときに DNN を使用することがよくあります。 人工ニューラル ネットワークは、画像認識、自然言語処理、音声認識などのさまざまな深層学習アルゴリズムの基盤として機能します。大規模なデータセットでトレーニングすることにより、ANN は複雑なデータから意味のある特徴とパターンを抽出でき、画像分類、言語翻訳、音声合成などのタスクを可能にします。 人工ニューラル ネットワーク カテゴリに含まれるとみなされるには、製品が次の基準を満たしている必要があります。 * 学習機能を促進するために、相互接続された神経ユニットで構成されるネットワーク構造を提供します。 * DNN などの深層学習アルゴリズムを実装するための基礎的なフレームワークとして機能します。 * データ ソースとの統合をサポートし、学習および意思決定プロセスに関連する情報をニューラル ネットワークに提供します。 全体として、人工ニューラル ネットワークは、機械学習と人工知能の分野を進歩させる上で重要な役割を果たし、さまざまな業界の幅広いアプリケーションを強化します。
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