【ニューラルネットワーク】（にゅーらるねっとわーく／neural network）
脳の神経回路網の仕組みを模擬した処理手法のこと。
ニューラルネットワークは、多数の信号処理を行なう神経細胞（ニューロン）のモデル（ユニット）から成り、それらのユニット間をある結合荷重（これをシナプス荷重といいます）をもったネットワークにより接続します。
ユニット相互に信号のやりとりをしながら、ネットワーク全体で情報処理を行います。
その際、ネットワークは、与えられたサンプルデータをもとに結合荷重を変化させ、目的とする出⼒データが得られるように、より良い処理⽅法を自発的に発見する学習機能を実現する仕組みを備えています。
ニューラルネットワ⼀クの構造は、大きく分けて階層型と相互結合型があります。
階層型はパターン認識（文字認識）、データ圧縮、時系列解析などの問題に適用され、学習方法としてバックプロバゲーション（Back Propagation）法がよく知られています。
相互結合型は最適化問題、連想記憶などの問題に適応されます。
