ニューラルネットワーク（Neural Network）は、人工知能（AI）や機械学習の分野で広く使用されるモデルであり、人間の脳の構造と機能に触発されたものです。 基本的には、多数の「ニューロン」（ノードやユニットとも呼ばれる）と呼ばれる要素が層状に配置されたネットワークで、これらのニューロンはシナプス（結合）と呼ばれるリンクで接続されています。
ニューラルネットワークは通常、以下の3つの主要な層から構成されます：
入力層（Input Layer）: この層は、外部からのデータを受け取る役割を果たします。 各ノードは1つの入力特徴量を表し、全体として入力データの次元数に対応します。
隠れ層（Hidden Layer）: 1つ以上の隠れ層が存在し得ます。 隠れ層のニューロンは、入力層または前の層からのデータを受け取り、重みとバイアスを適用し、活性化関数を通じて出力します。 隠れ層の数と各層のニューロン数は、ネットワークの表現能力に直接影響します。
出力層（Output Layer）: この層は、ニューラルネットワークの最終出力を生成します。 出力層のノード数は、解決しようとしている問題に依存します。 たとえば、2クラス分類問題であれば、通常は出力層に1つのノードがあるか、または2つのノードが用いられます。
ニューラルネットワークの学習は、与えられたデータセットに対して最適な重みとバイアスを見つける過程です。 この学習プロセスは主に「誤差逆伝播法（Backpropagation）」と「勾配降下法（Gradient Descent）」という手法によって行われます。
ニューラルネットワーク（Neural
Network）は、人工知能（AI）や機械学習の分野で広く使用されるモデルであり、人間の脳の構造と機能に触発されたものです。
ニューラルネットワークは通常、以下の3つの主要な層から構成されます：
入力層（Input Layer）:
この層は、外部からのデータを受け取る役割を果たします。
隠れ層（Hidden Layer）:
1つ以上の隠れ層が存在し得ます。
出力層（Output Layer）:
この層は、ニューラルネットワークの最終出力を生成します。
ニューラルネットワークの学習は、与えられたデータセットに対して最適な重みとバイアスを見つける過程です。
ニューラルネットワーク（Neural
Network）は、人工知能（AI）や機械学習の分野で広く使用されるモデルであり、人間の脳の構造と機能に触発されたものです。
ニューラルネットワークは通常、以下の3つの主要な層から構成されます：
入力層（Input Layer）:
この層は、外部からのデータを受け取る役割を果たします。
隠れ層（Hidden Layer）:
1つ以上の隠れ層が存在し得ます。
出力層（Output Layer）:
この層は、ニューラルネットワークの最終出力を生成します。
ニューラルネットワークの学習は、与えられたデータセットに対して最適な重みとバイアスを見つける過程です。
