Neural Networks

[ˈnjʊərəl ˈnɛtwɜːrks] ニューラルネットワークス

1. 生物の脳の神経回路を模倣して作られた情報処理モデル。特に、人間の学習能力を模倣したアルゴリズムを指す。

ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞(ニューロン)とその結合の仕組みから着想を得て設計された計算モデルです。これにより、複雑なパターン認識やデータからの学習が可能になります。特に、人工知能や機械学習の分野で、データからの予測や分類を行うための基盤技術として広く利用されています。
Neural networks are at the core of many modern AI systems. (ニューラルネットワークは、多くの現代のAIシステムの中核をなしています。)

2. 人工知能の分野、特に深層学習において、大量のデータから特徴を学習し、分類や予測、生成といったタスクを実行するために用いられる計算モデル。

人工知能の分野におけるニューラルネットワークは、特にディープラーニング(深層学習)の核心をなす技術です。これは、複数の層を持つネットワーク構造により、画像、音声、テキストなどの複雑なデータから高次元の特徴を自動的に学習し、認識、分類、生成といった多様なタスクで人間のような高い性能を発揮します。
Neural networks are at the core of many modern AI systems. (ニューラルネットワークは、多くの現代のAIシステムの中核をなしています。)
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