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: 2026-06-23
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
関連表記: 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
- 入力層、隠れ層、出力層のイメージを押さえます。
- 重みやバイアスなどのパラメータを学習します。
- 深層学習は多層のニューラルネットワークを用います。
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
AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎
深層学習の基盤となるニューラルネットワークについて、最も適切な説明はどれか。
生成AIパスポートAI・生成AIの基礎
ニューラルネットワークで活性化関数を使用する主な理由はどれか。
生成AIパスポートAI・生成AIの基礎
ニューラルネットワークの学習で、出力層から入力層に向かって誤差を伝播させる手法を何と呼ぶか。
G検定ディープラーニングの要素技術
「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」が主に使われる分野として、最も適切なものはどれか。
G検定ディープラーニングの要素技術
「再帰型ニューラルネットワーク（RNN）」の特徴として、最も適切なものはどれか。
生成AIパスポートAI・生成AIの基礎
画像認識・物体検出に特に適したニューラルネットワークの種類はどれか。
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における「計算グラフ」の説明として、最も適切なものはどれか。
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「パラメータ」と「ハイパーパラメータ」の違いとして、最も適切なものはどれか。