ニューラル・ネットワーク回帰および分類の機械学習機能のニューラル・ネットワーク・アルゴリズムについて学習します。SQLにおけるニューラル・ネットワーク・アルゴリズムは、分類や回帰などの機械学習機能のために設計されています。機械学習では、ニューラル・ネットワークは生物学的なニューラル・ネットワークからヒントを得た人工アルゴリズムであり、多数の一般的な未知入力に依存する関数を推定または近似するために使用されます。人工ニューラル・ネットワークは、相互に接続された多数のニューロンで構成され、これらのニューロンは、特定の問題を解決するために相互にメッセージを交換します。これらは例によって学習し、学習過程の間にニューロン間の接続の重みを調整します。ニューロンと活性化関数ニューロンは、ニューラル・ネットワークの構成要素です。ニューロンは、様々な重みを持つ入力値を1つ以上取得し、その入力値に依存する出力値を持ちます。出力は、各ニューロンの入力値に重みを付けて加算し、その和を活性化関数に供給することで実現されます。通常はシグモイド関数が活性化関数の最も一般的な選択肢ですが、区分線形関数やステップ関数などの他の非線形関数も使用されます。正規化線形ユニット関数NNET_ACTIVATIONS_RELUは、大きなニューラル・ネットワークでの勾配消失問題に対応する、一般的に使用される活性化関数です。活性化関数の例を次に示します。損失関数またはコスト関数は、1つのイベントまたは1つ以上の変数の値を、そのイベントに関連付けられたいくつかの「コスト」を直感的に表す実数にマッピングする関数です。最適化問題では、損失関数を最小化することを目指します。損失関数の形式は、問題の性質と数学的な必要性に基づいて選択されます。様々なシナリオにおける損失関数の違いは次のとおりです。クロス・エントロピ関数。