ニューラルネットワーク - Wikipedia
人工知能の分野におけるニューラルネットワーク（英: neural network; NN、神経網）は、生物の学習メカニズムを模倣した機械学習手法として広く知られているものであり[1]、「ニューロン」と呼ばれる計算ユニットをもち、生物の神経系のメカニズムを模倣しているものである[1]。人間の脳の神経網を模した数理モデル[2]。模倣対象となった生物のニューラルネットワーク（神経網）とはっきり区別する場合は、人工ニューラルネットワーク (英: artificial neural network) と呼ばれる。 以下では説明の都合上[注釈 1]、人工的なニューラルネットワークのほうは「人工ニューラルネットワーク」あるいは単に「ニューラルネットワーク」と呼び、生物のそれは「生物のニューラルネットワーク」あるいは「生物の神経網」、ヒトの頭脳のそれは「ヒトのニューラルネットワーク」あるいは「ヒトの神経網
コルモゴロフ複雑性 - Wikipedia
コルモゴロフ複雑性（コルモゴロフふくざつせい、英語: Kolmogorov complexity）とは、計算機科学において有限長のデータ列の複雑さを表す指標のひとつで、出力結果がそのデータに一致するプログラムの長さの最小値として定義される。コルモゴロフ複雑度、コルモゴロフ＝チャイティン複雑性 (Kolmogorov-Chaitin complexity) とも呼ばれる。 この画像はフラクタル図形であるマンデルブロ集合の一部である。このJPEGファイルのサイズは17KB以上（約140,000ビット）ある。ところが、これと同じファイルは140,000ビットよりも遥かに小さいコンピュータ・プログラムによって作成することが出来る。従って、このJPEGファイルのコルモゴロフ複雑性は140,000よりも遥かに小さい。 コルモゴロフ複雑性の概念は一見すると単純なものであるが、チューリングの停止問題やゲー
音声合成 - Wikipedia
「読み上げソフト」はこの項目へ転送されています。耳が聞こえる視覚障害者向けにウェブサイトなどのコンピューター上の表示を読み上げるソフトウェアについては「スクリーンリーダー」をご覧ください。 ヒトは発声器官を通じて音声を生成し、コミュニケーションを行なう（会話や演説、講演、各種芸能およびその中継や録音・録画など）。この音声を人工的に生成するタスクが音声合成である。合成された音声を合成音声（ごうせいおんせい）と呼ぶ。 音声合成は様々な手法で実現できる。ある種の楽器は人の声に似た音を発し、また人の喉を模倣した機械に風を吹き込むことで人の声に似た音が生成できる。コンピューターを用い、音声情報処理の一種としてデジタル的に音声を合成することもできる。 2020年代においては、コンピューターを使えば実音声と聞き分け不可能な音声合成が可能になっている[要出典]。さらに人工知能（AI）を用いることで、ある人
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