ここではニューラルネットワーク（NNと略される）についてを簡単に説明したいと思います。 人間の脳の中には約１４０億個の神経細胞(ニューロン)があります。 それら神経細胞は刺激となる信号を、シナプスから細胞体の樹状突起へ向けて出力します（ これを結合といいます）。細胞体にキャッチされた信号は、軸索を通過してまた新たに シナプスから他の神経細胞へと信号を出力します。このように次々と刺激が伝達され、 人間の記憶や判断などの精神活動を行っています。 このような人間の脳神経メカニズムをモデル化し、コンピュータ上で 行わせようとしたものがニューラルネットワークで, 高度並列分散型の情報処理の一つと言えます。 ニューラルネットワークには階層型ネットワーク と相互結合型ネットワークの2種類があります。 図1の階層型ネットワークは、それぞれ「層」があり、一つの層では情報の伝達が 行われずに入力側から出力側へと処理され最終的な変換データが取得されることになります。 一方、図2の相互結合型ネットワークとは、階層型ネットワークとは異なり、 ある初期状態から繰り返し状態変化を行って平衡状態を目指します。