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定義-人工ニューラルネットワーク（ANN）とはどういう意味ですか？
人工ニューロンネットワーク（ANN）は、生物学的ニューラルネットワークの構造と機能に基づく計算モデルです。 ネットワークを流れる情報はANNの構造に影響します。これは、ニューラルネットワークがその入力と出力に基づいて変化する（ある意味で学習する）ためです。
ANNは、入力と出力の間の複雑な関係がモデル化されるか、パターンが見つかる非線形統計データモデリングツールと見なされます。
ANNはニューラルネットワークとしても知られています。
Techopediaは、人工ニューラルネットワーク（ANN）について説明します
ANNにはいくつかの利点がありますが、これらの中で最も認識されているものの1つは、データセットの観察から実際に学習できるという事実です。 このように、ANNはランダム関数近似ツールとして使用されます。 これらのタイプのツールは、コンピューティング機能または分布を定義しながらソリューションに到達するための最も費用効果が高く理想的な方法を推定するのに役立ちます。 ANNは、データセット全体ではなくデータサンプルを取得してソリューションに到達するため、時間と費用の両方が節約されます。 ANNは、既存のデータ分析技術を強化するための非常に単純な数学モデルと見なされます。
ANNには相互接続された3つの層があります。 最初の層は入力ニューロンで構成されます。 これらのニューロンは、データを2番目の層に送信し、2番目の層は出力ニューロンを3番目の層に送信します。
人工ニューラルネットワークのトレーニングには、いくつかの関連アルゴリズムが存在する許可されたモデルから選択することが含まれます。
