ニューラルネットワークとディープラーニングってどうちがうの？
ニューラルネットワークとディープラーニングの関係について説明します。
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ニューラルネットワーク（Neural Network）:
- ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路を模倣した構造を持つ機械学習モデルです。
- ニューラルネットワークは、入力層、中間層（隠れ層）、出力層から構成され、各層は複数のニューロン（ノード）からなります。
- ニューラルネットワークは、ニューロン間の重みとバイアスを調整して入力データから特徴を学習し、出力を生成します。
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ディープラーニング（Deep Learning）:
- ディープラーニングは、ニューラルネットワークの一種であり、多数の隠れ層を持つ深いネットワーク構造を特徴とします。
- ディープラーニングは、通常、多数の層（10層以上）を持つニューラルネットワークを使用し、大量のデータと計算リソースを利用して高度な特徴の抽出と学習を行います。
- ディープラーニングは、隠れ層の数やニューロンの数、活性化関数、最適化手法などの要素を調整して、複雑なデータの表現を学習し、非常に高度なタスクを実行します。
要するに、ディープラーニングはニューラルネットワークの一種であり、特に多数の隠れ層を持つ深いネットワークを指します。つまり、ディープラーニングは、ニューラルネットワークの一部として広く定義されます。