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	ニューラルネットワークとは？ 　ニューラルネットワークとは、脳神経系をモデルにした情報処理システムのことです。学習能力を持ち、必要とされる機能を、提示されるサンプルに基づき自動形成することができます。文字認識や、音声認識など、コンピュータが苦手とされている処理に対して有効です。 　このページでは、そのニューラルネットワークの考え方、動作について、わかりやすくご紹介していきたいと思います。 　目次 第1章　ニューラルネットワークの背景 なぜ、ニューラルネットワークなのか、そして、ニューラルネットワークを使ってなにができるのか。ここでは、ニューラルネットワークの背景について説明します。 第2章　生体のニューロンについて 人工のニューラルネットワークを設計するためには、生体のニューロンについても理解しておく必要があります。ここでは、生体のニューロンの動作や性質について説明します。 第3章　ニューロンのモデル化について 人工のニューロンを設計するためには、生体のニューロンをモデル化する必要があります。しかし、生体のニューロンの動作や性質の全てを再現するのは不可能です。ここでは、生体のニューロンをどうモデル化するかについて説明します。 第4章　ニューロンの学習について ニューロンの重みと閾値を決定することで、そのニューロンの入力と出力の関係が決まりました。ニューロンが、自動で重みと閾値を形成していくことを学習とよびます。ここでは、1個のニューロンに対して行う、「誤り訂正学習則」について説明します。 第5章　ネットワークの形態について 1個のニューロンでは、その能力に限界がありました。その限界を克服するためには、複数のニューロンを結合させて、ネットワークを構成する必要があります。ここでは、ネットワークの形態にはどのようなものがあるかについて説明します。 第6章　誤差逆伝播法 ネットワークの形態の1つとして、階層型ネットワークがありました。ここでは、階層型ネットワークに対する学習法として有名な誤差逆伝播法について説明します。 付録　JAVAによる誤差逆伝播法のデモ ここでは、付録として誤差逆伝播法のシミュレーションを掲載しています。参考にして下さい。 　参考文献 ・ 村上研二 教授："『ニューラルネットワーク』の講義ノート" 愛媛大学工学部情報工学科 1998年度． ・ 坂和正敏・田中雅博 共著："ニューロコンピューティング入門" 森北出版 1997年． ・ 森川幸人："「マッチ箱の脳(AI)」 使える人工知能のお話" 新紀元社 2000年． ・ ジョセフ・オニール 著："独習Java" 翔泳社 1999年．

企画・製作　村上・泉田研究室 HP製作委員会(2001)
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