ディープラーニング

深層学習は、機械学習の一種であり、主にある種のニューラルネットワークで使用される。他の機械学習と同様に、学習セッションは教師なし、半教師付き、教師付きのいずれかである。多くの場合、入力層と出力層の間に少なくとも1つの中間層（または隠れ層）があるように構造が構成されている。

音声、画像、手書き文字などを認識・理解することは、人間にとっては簡単なことです。しかし、コンピュータにとっては非常に困難な作業です。2層以上の多層ニューラルネットワークでは、層を重ねるごとに処理される情報が抽象化されていきます。

深層学習モデルは、生物の神経系における情報処理やコミュニケーションのパターンからヒントを得ていますが、生物の脳（特に人間の脳）の構造的・機能的特性とは異なる点が多く、神経科学のエビデンスとは相容れないものです。

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主な画像

多層構造のニューラルネットワーク。

質問と回答

A:ディープラーニングとは、ニューラルネットワークを使って情報を処理する機械学習の一種で、入力層と出力層の間に少なくとも1つの中間（隠れ）層を持つ構成になっていることが多いです。

A:ディープラーニングは、教師なし、半教師あり、教師ありの学習セッションに整理することができます。

A:音声、画像、手書き文字などを認識・理解するタスクは、人間にとっては簡単ですが、コンピュータにとっては難しいタスクです。

A:多層ニューラルネットワークでは、層が増えるごとに処理される情報が抽象化されます。

A:ディープラーニングモデルは、生物の神経系における情報処理やコミュニケーションのパターンにヒントを得ています。

A:ディープラーニングモデルは、生物学的な脳、特に人間の脳の構造的・機能的特性とは多くの点で異なっており、神経科学の証拠とは相容れないものである。

A:ディープラーニングは、深層構造化学習や階層化学習とも呼ばれる。