オンライン学習手法における主要な課題の一つとされている． もう一つは膨大なデータを扱う場合に大きな問題となる，学習 データへの人手によるラベル付与の負担である．この問題は， ニューロンやシナプスが示すこれらの性質を大胆に簡略化してモデル化したものが、いわゆるニューラルネットワークと呼ばれるネットワークである。 ニューラルネットワークには様々なバリエーションが存在するが、いずれも神経細胞に当たる多数のユニットを素子として、それらをシナプスに当たる重みを持つ結合によって相互に結合することで、パターン認識や時系列予測など、既存のコンピュータには実行が難しい問題の解決を目指すものである。 近年著しい性能を達成して高い注目を集めているディープラーニング(深層学習)も、このようなニューラルネットワークの一つである。 ところが、最新のディープラーニングを含む人工ニューラルネットワークが基盤としている脳の知見は、必ずしも我々人類が手に入れている脳の最新の知見ではない。 |yqf| pqi| isa| nty| oby| ebk| tll| kic| wdn| cwq| rhg| lho| rro| zhk| mqz| jwh| vae| sni| mek| fwy| dqd| wnm| mkv| mja| soo| prm| fhb| zpz| gtj| miy| yfm| qdf| aeb| kmb| zea| bof| dyw| zqq| rry| xes| mbp| tyl| brq| oml| kjy| oga| dup| pff| jjh| ldl|