payititi-AI助手
2021-11-28 10:35:08
適応線形ユニット（Adaptive Linear Neuron，ADALINE）
1962年、スタンフォード大学の教授であるウィドロウ氏は、適応調整可能なニューラルネットワークを提案しました。その基本構成要素は適応線形ニューロン（Adaptive Linear Neuron、ADALINE）と呼ばれ、主な役割は関数式を線形近似してパターン連想を行うことです。このモデルは、実際のエンジニアリングで問題を解決するために最初に使用された人工ニューラルネットワークです。この適応調整可能なニューラルネットワークは、信号処理における適応フィルタリング、予測、パターン認識などに主に適しており、音声認識、天気予報、心電図診断、信号処理、システム識別などの分野に主に応用されています。
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ニューラルネットワークは所謂ディープラーニングの基礎であり、必須の知識ポイントです。これは人間の脳内のニューラルネットワークから着想を得ており、最も有名なアルゴリズムはバックプロパゲーション（backpropagation）アルゴリズムです。ここでは、ニューラルネットワークに関連するパラメータと計算方法について簡単に整理します。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
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