ニューラルネットワークトップページ→研究分野と周辺→ 基本的構造 ニューラルネットワーク（Nueral Network：人工神経回路）は、生物の神経細胞ネットワークの挙動を模倣する工学モデル。図の円（ノード）は或る細胞、矢印は刺激の伝播を表す。或る細胞（A）は複数の細胞（X1～Xn）から刺激を受ける。ここでX1～Xnは細胞の名であると同時に其々の細胞が出力する刺激の程度も示す。Aと他の各細胞には結合の強さ（両方の細胞の親密度に該当。或る細胞の出力刺激の、別の或る細胞への伝わり易さ）を示すW1～Wnの結合係数が在る。Aに入力される刺激の総量はW1×X1＋W2×X2＋・・・Wn×Xnという総和になる。Wは負数の場合もあり、負数のWで結合している細胞が興奮（出力）すると、逆にAへの入力は減る事になる。 Aに入力された刺激の総量から或る値（θ）を引いたものが、Aの内部状態In(A)となり、これを或る関数（出力関数）に通
