昨年の11月半ばから今年の3月末までの4か月半に渡って「降雪予報」の期間でした。4月に入って新年度を迎えたのと同時に、このシーズンが終わりました。そこで、この1か月弱は「ニューロ・モデルの多層化」について研究を進めておりました。ニューロ・モデルの基礎である「ニューラルネットワーク」は、大きく分けて「入力層」「中間層(隠れ層)」「出力層」の3つから構成されます。入力層と出力層は1層ずつ設置されますが、中間層は1層以上を設置します。最も簡単な構造は、中間層を1層とした「3層構造」です。そして、中間層を多数設置したものを「ディープニューラルネットワーク」と言います。そして、多層化されたニューロ・モデルの学習プロセスの一例です。この実験は、入力値とそれに対する正しい出力値(正解=教師データ)の組み合わせから成る「...ニューロ・モデルの多層化実験