ニューロコンピュータ

• 概要
• 特性・特徴
• 構造
• 用途
• 動向

　　先頭へ

概要

• 神経回路の単純な機能をコンピュータの上に構築することにより、判断、認識、記憶といった、知能的機能をコンピュータに持たせるコンピュータ

　　先頭へ

特性・特徴

• 神経細胞は細胞の一種なので細胞膜の内外では電位差がある
• 神経細胞の外部からシナプス結合を通して入力信号があると、内部電位は徐々に上昇する
• ある閾値を超えると内部電位は瞬間的に電流を流す“興奮”または“発火”現象を起こす
• 上記のニューロンの特徴を利用し、「学習」するコンピュータを構成する

　　先頭へ

構造

• 下図はニューロン(神経細胞)をモデル化したものである
• 入力X₀・・・X_nから出力Y=w₀X₀+w₁X₁+・・・+w_nX_nを求めることができる
• w₀〜w_nは重みと呼ばれる補正パラメータである
• 重みは「学習」することで変更が可能である

• 下図はニューロンを組み合わせた階層型ニューラルネットワーク である
• 入力層のニューロンにサンプルデータを与え、出力層のニューロンが「教師」データに近づくようにニューロンの重みを変更することでニューラルネットワークは「学習」する
• ニューロンの層をいくつもの層で構成することで複雑なパターンを認識できる

　　先頭へ

用途

• 制御システムや画像、文字画像などのパターン認識に用いられている

　　先頭へ

動向

• 最近は、応用志向の研究と、脳型コンピュータの基礎研究の方向に研究が分散した

　　先頭へ