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定義-多層ニューラルネットワークとはどういう意味ですか？
多層ニューラルネットワークには、人工ニューロンまたはノードの複数の層が含まれます。 それらはデザインが大きく異なります。 単層ニューラルネットワークはAIの進化の初期段階では有用でしたが、現在使用されているネットワークの大部分は多層モデルであることに注意することが重要です。
Techopediaは多層ニューラルネットワークについて説明します
多層ニューラルネットワークは、さまざまな方法で設定できます。 通常、これらには少なくとも1つの入力層があり、重み付き入力を一連の非表示層に送信し、最後に出力層を送信します。 これらのより洗練されたセットアップは、シグモイドやその他の関数を使用して人工ニューロンの発火または活性化を指示する非線形ビルドにも関連付けられています。 これらのシステムの一部は物理的な材料を使用して物理的に構築できますが、ほとんどは神経活動をモデル化するソフトウェア関数で作成されます。
画像処理とコンピュータービジョンに役立つ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク、ディープネットワーク、ディープビリーフシステムは、すべて多層ニューラルネットワークの例です。 たとえば、CNNには、画像上で順番に機能する多数のレイヤーを含めることができます。 これらはすべて、最新のニューラルネットワークの機能を理解する上で重要です。
