백과

뇌의 병렬학습정보처리의 원리를 분명히 하기 위한 맥컬로크-피츠 모델, 그 밖의 단순한 뉴런 모델을 사용하여 구성적으로 만든 회로망. 병렬정보처리의 모델로서 랜덤 결합의 회로망 역학, 진동의 모델, 제약조건부 조합 최적화 문제를 푸는 모델 등이 있다. 층상의 회로망에서는 상호억제에 의한 정보의 전처리, 운동지령의 좌표변환 모델, 신경장의 모델이 있다.

학습능력을 갖는 패턴 인식 모델로서 페셉트론이 유명하며 최근 다층회로망의 학습 모델로서 역전반법이 주목되고 있다. 또 교사신호 없는 학습(교사없는 학습 참고)인 자기조직화의 능력을 갖는 것으로 특징추출세포의 형성이나 신경장 토포그래피 형성의 모델, 뇌의 인지지도형성의 모델이 있다. 기억의 모델로서 상관학습에 의한 연상기억 모델이 있고, 물리의 스핑글래스계와의 대응도 지적되고 있다. 〈참조어〉 신경회로망, 신경회로망의 자기 조직화