ARNRは「Adaptive Resonance Neural Network」の略称です。これは、人工知能や機械学習の分野で使用されるニューラルネットワークの一種で、特にパターン認識やデータ分類において効果的です。 特徴 適応性: 新しい情報を学習する際に、既存の知識を保持しつつ適応する能力があります。 安定性: 学習中に過去の情報を忘れずに保持するため、安定したパフォーマンスを発揮します。 使用例 画像認識: 画像データを分類する際に、ARNRは新しい画像を追加しても既存の分類を維持できます。 音声認識: 音声データのパターンを学習し、異なる話者やアクセントに適応することが可能です。 このように、ARNRは多様なデータに対して柔軟に対応できるため、さまざまな応用が期待されています。