Machine-learning-artificial-neural-networks

機械学習-人工ニューラルネットワーク

人工ニューラルネットワークのアイデアは、人間の脳のニューラルネットワークから派生しました。 人間の脳は本当に複雑です。 科学者とエンジニアは、脳を注意深く研究して、バイナリコンピュータのデジタル世界に適合するアーキテクチャを思い付きました。 そのような典型的なアーキテクチャの1つを以下の図に示します-

人工ニューラルネットワーク

外界からデータを収集するための多くのセンサーを備えた入力レイヤーがあります。 右側には、ネットワークによって予測された結果を提供する出力レイヤーがあります。 これら2つの間に、いくつかのレイヤーが隠されています。 レイヤーを追加するごとに、ネットワークのトレーニングがさらに複雑になりますが、ほとんどの状況でより良い結果が得られます。 設計されたいくつかのタイプのアーキテクチャがありますが、ここで説明します。

ANNアーキテクチャ

次の図は、一定期間にわたって開発され、現在実用化されているいくつかのANNアーキテクチャを示しています。

ANN Architectures

ソース：

https://towardsdatascience.com/the-mostly-complete-chart-of-neural-networks-explained -3fb6f2367464

各アーキテクチャは、特定の種類のアプリケーション向けに開発されています。 したがって、機械学習アプリケーションにニューラルネットワークを使用する場合、既存のアーキテクチャのいずれかを使用するか、独自のアーキテクチャを設計する必要があります。 最終的に決定するアプリケーションのタイプは、アプリケーションのニーズによって異なります。 特定のネットワークアーキテクチャを使用するように指示するガイドラインはありません。