ニューロコンピュータ

ニューラルコンピュータと呼ばれることもある。 ニューロコンピュータは、脳神経系の構成要素を参考にして設計され、神経細胞に対する情報処理要素と、情報処理要素間のシナプス結合を介した相互作用、および入力線から構成される。 ちなみに、シナプス結合とは、興奮（電気信号）が伝達されることで、神経細胞同士や運動神経と筋細胞との間のつなぎ目部分が互いに結合されることを指す。 ニューロコンピュータのアーキテクチャは、ニューロコンピュータ間の相互作用の変化法則（学習法則）により決定される。 現在は多層ニューラルネットを持ち、逆伝播学習則（バックプロパゲーションラーニング）を用いたものが一般的である。 ニューロコンピュータは並列分散情報処理能力を持つため、音声や画像のパターン認識、意思決定などの最適化問題への適用、ロボットや複雑なシステムの最適制御などへの応用が注目されている。 また、市場動向の予測にニューロコンピュータを利用した事例もある。