多層のニューラルネットワーク
多層のニューラルネットワーク（Multi-layer Neural Networks）は、複数の隠れ層（hidden layers）を持つニューラルネットワークです。各隠れ層は、入力層と出力層の間にあり、通常は複数のニューロン（ノード）から構成されます。多層のニューラルネットワークは、入力から出力までの複雑な関数を近似するために使用されます。
以下は、典型的な多層のニューラルネットワークの構造です。
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入力層（Input Layer）: ネットワークにデータを供給する部分であり、通常は特徴量の数と同じ数のニューロンから構成されます。
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隠れ層（Hidden Layers）: 1つ以上の隠れ層があります。各隠れ層は、前の層からの入力を受け取り、重みと活性化関数を使用して出力を生成します。各層のユニット数や隠れ層の数は、ネットワークのアーキテクチャとして選択されます。
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出力層（Output Layer）: ネットワークからの出力を生成する部分であり、通常は1つ以上のニューロンから構成されます。出力層のニューロンの数は、問題の種類に応じて選択されます。
多層のニューラルネットワークは、バックプロパゲーションと呼ばれる学習アルゴリズムを使用してトレーニングされます。バックプロパゲーションでは、訓練データの入力と出力の間の誤差を最小化するように、重みとバイアスが調整されます。
多層のニューラルネットワークは、画像認識、音声認識、自然言語処理などのさまざまなタスクで成功を収めています。深層学習の一部として、多層のニューラルネットワークは、高度な特徴の抽出や複雑な関数の近似に役立ちます。