ニューロン
ニューロンは人間の脳内にある神経細胞のことです。
深層学習でのニューロンは、人間脳内の神経細胞を模したものです。
このニューロンは重みパラメータと閾値（バイアス）を持っています。
- 重みパラメータ
ニューロン同士のつながりの強さを表します。 - 閾値（バイアス）
脳細胞の感度のようなものになります。
入力信号と重みパラメータを掛け合わせたものが閾値を超えた時に次のニューロンへ信号を送ります。（発火）
深層強化学習が行われることで、上記２つのパラメータが調整されていきます。
ニューラルネットワーク
ニューロンを複数並べたものを層といいます。
層を積み重ねたものがニューラルネットワークとなります。
- 入力層
最初にある層で入力を受け付けます。
入力データの数がニューロン数となります。 - 出力層
最後にある層で出力を行います。
出力する数（答えの数）がニューロン数となります。 - 隠れ層
入力層と出力層の間にある層です。
複数作成することが可能で、4層以上のニューラルネットワークがディープニューラルネットワークと呼ばれます。(入力層×1、隠れ層×2、出力層×1)
コンピュータの能力向上や、インターネットの広がりで学習データが容易に収集できるようになり深層強化学習は広く普及しました。