ニューラルネットワーク
動物の脳の神経構造を模した機械学習手法の一つ。ニューラルネットワークは多数のノード(ニューロン)が結合された構造を持つ。ニューラルネットワークには様々な種類があるが、代表的なものとしては、教師付き学習に用いられる順伝播(フィードフォワード)型ニューラルネットワーク(パーセプトロンとも呼ばれる)と、教師なし学習に用いられる制限付きボルツマンマシン(RBM)があげられる。近年、多数の層からなる構造を導入する(多層ニューラルネット)ことで学習能力を飛躍的に高めることが可能となった。画像認識、音声認識、言語解析、モデル生成、クラス分類など、さまざまな分野で広く使われている。物質科学分野においても、機械学習力場、変分波動関数、新規物質探索(マテリアルズ・インフォマティクス)などへの応用が進んでいる。