ニューラルネットワークー多層パーセプトロン（multilayer perceptron）

それぞれの入力値に重み付きの係数をかけ和を計算し、非線形関数を適用し、隠れユニットの入力値とする

非線形関数にはRelu（Rectified Linear Unit）やtanh（Hyperbolic tangent）が用いられる。

利点

複雑なモデルを構築できる

欠点

訓練に時間がかかる

データを前処理する必要がある

パラメータ

隠れ層の数

層あたりの隠れユニットの数

正則化

非線形関数の種類