正規化したRBFネットワーク自己組織化写像[編集]自己組織化写像はコホネンが1982年に提案した教師なし学習モデルであり、多次元データのクラスタリング、可視化などに用いられる。ベクトル量子化(英語版)畳み込みニューラルネットワーク[編集]畳み込みニューラルネットワークとは層間が全結合ではない順伝播型ニューラルネットワークのこと。再帰型ニューラルネットワーク(リカレントニューラルネット、フィードバックニューラルネット)[編集]「回帰型ニューラルネットワーク」も参照フィードフォワードニューラルネットと違い、双方向に信号が伝播するモデル。すべてのノードが他の全てのノードと結合を持っている場合、全結合リカレントニューラルネットと呼ぶ。ホップフィールド・ネットワーク確率的ニューラルネット[編集]乱数による確率的な動作を導入した人工ニューラルネットワークモデル。ボルツマンマシンベイジアンネットワークスパイキングニューラルネットワーク[編集]ニューラルネットワークをより生物学的な脳の働きに近づけるため、活動電位(スパイク)を重視して作られた人工ニューラルネットワークモデル。スパイクが発生するタイミングを情報と考える。ディープラーニングよりも扱える問題の範囲が広い次世代技術と言われている。ニューラルネットワークの処理は逐次処理のノイマン型コンピュータでは処理効率が低く、活動電位まで模倣する場合には処理効率がさらに低下するため、実用する際には専用プロセッサとして実装される場合が多い。820が登場する予定となっている[6][7]。複素ニューラルネットワーク[編集]入出力信号やパラメータ(重み、閾値)が複素数値であるようなニューラルネットワークで活性化関数は必然的に複素関数になる[8]。入力信号と出力信号が複素数(2次元)であるため、複素数で表現された信号はもとより、2次元情報を自然に表現可能[8]。波動情報(複素振幅)を扱うのに適した汎化能力(回転と拡大縮小)を持ち、エレクトロニクスや量子計算の分野に好適である。複素ニューラルネットワークの学習速度は、実ニューラルネットワークに比べて2〜3倍速く、しかも必要とするパラメータ(重みと閾値)の総数が約半分で済む[9][8]。学習結果は波動情報(複素振幅)を表現することに整合する汎化特性を示す[10]。生成モデル/統計モデル[編集]生成モデル(統計モデルとも)は、データが母集団の確率分布に従って生成されると仮定しそのパラメータを学習するニューラルネットワークの総称である。統計的機械学習の一種といえる。