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テクノロジ系 › 基礎理論

ニューラルネットワーク

一言でいうと

ニューラルネットワークとは、神経細胞のつながりを参考にした計算モデルで、結び付きの重みを調整してデータの特徴を学ぶもの。

ポイント

  • 入力層・中間層・出力層などで構成され、分類や予測に使う。
  • 学習では、予測結果と目標との差などを基に重みを調整する。

まちがえやすいポイント

  • 中間層を多層にしたネットワークなどを用いる学習がディープラーニング。ニューラルネットワークすべてが深層とは限らない。

関連する過去問

この用語を学ぶ手がかりになる問題です。解説とあわせて確認しましょう。

令和8年度 公開問題 問82ニューラルネットワークの学習処理令和6年度 公開問題 問95ディープラーニングとニューラルネットワーク令和5年度 公開問題 問74ニューラルネットワークの仕組み令和5年度 公開問題 問91ニューラルネットワークの活性化関数令和3年度 公開問題 問3ニューラルネットワークの基本的な仕組み令和2年度 10月 公開問題 問19ニューラルネットワークの仕組み令和4年度 公開問題 問67ディープラーニングの特徴

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ディープラーニング（深層学習）

更新日：2026-09-07 · 編集・確認：kakoloop · 編集方針

用語の重要度について

kakoloopの知識カードに基づく、学ぶ順番の目安です。IPAが公表する出題頻度や、次の試験に出る確率を示すものではありません。

Sランク
最初に身につけたい基本用語。意味を説明できるようにしましょう。
Aランク
基本とあわせて理解したい用語。似た言葉との違いも確認しましょう。
Bランク
基礎を固めた後に、具体例と結びつけて学ぶ用語です。
Cランク
理解の幅を広げる用語。関連する基礎用語と一緒に確認しましょう。
Dランク
余裕ができたら押さえたい補足的な用語です。

どの分野にも合格基準があります。重要度だけで学習範囲を決めず、苦手分野も補いましょう。