ニューラルネットワークを勉強していくうえで、まず知っておくべき重要なキーワードは、ANN、EBP、RBFの3つ。

[ANN]
ニューラルネットワークは、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、神経科学の知見の改定などにより次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク(人工神経回路網、英: artificial neural network, ANN)とも呼ばれる。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%AB%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF

一般的によく用いられるANNに階層型ニューラルネットワークが存在する。
階層型ニューラルネットワークは、入力層、中間層(隠れ層)、出力層の3層から構成される。
この中間層が複数になったものは、ディープラーニングとなるが、ここでは対象外とし、中間層が1つのもののみを対象とする。

[EBP, RBF]
後日執筆。