AI基礎
ニューラルネットワークとは？
読み: にゅーらるねっとわーく英語: Neural Network更新日: 2026-09-11
ニューラルネットワークとは、多数の重み付き結合を持つ層で構成され、入力と出力の関係を学習するモデル構造です。
生成AIパスポートG検定AWS AI Practitioner
別名・表記: ニューラルネットワーク / Neural Network / NN
試験で問われるポイント
- CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、共通のフィルターで画像などの局所的な特徴を捉えます。
- RNN（再帰型ニューラルネットワーク）は過去の状態を次へ渡し、系列データを扱います。
- LSTMはRNNの一種で、ゲートと記憶セルを使い、長期の依存関係を学習しやすくします。
具体例
画像認識や自然言語処理で、入力から特徴を学ぶモデルとして使われます。
混同しやすい点
- 脳と完全に同じ仕組みで動くと考える。
- 手作業で全ての重みを決めると考える。
関連問題で復習
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ニューラルネットワークが画像を認識できるよう学習する過程として最も適切なものはどれか。
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CNN（畳み込みニューラルネットワーク）が画像処理で得意とすることはどれか。
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RNN（回帰型ニューラルネットワーク）の特徴はどれか。
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ニューラルネットワークの基本構造を説明しているものはどれですか。
G検定ディープラーニングの概要
ニューラルネットワークの基本単位について述べたものとして、最も適切なものはどれか。
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ニューラルネットワークとディープラーニングの関係として、最も適切なものはどれか。
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ニューラルネットワークでQ値を近似する基本手法は［ A ］、Q値の過大評価を抑える工夫は［ B ］、状態価値と行動の優位性を分ける構造は［ C ］、複数の改良を統合する手法は［ D ］である。最も適切な組合せはどれか。
生成AIパスポートAI（人工知能）
ニューラルネットワークのモデルを構成する層として適切なものを3つ選べ。