ニューラルネットワーク
ITパスポート 用語
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）のつながりをコンピュータで模したモデルで、ディープラーニングなどで用いられます。各ニューロンは活性化関数で入力値を変換して次のニューロンに渡し、学習ではバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）で出力と正解の誤差を出力層から入力層へ逆向きに伝えて重みを調整します。
ニューラルネットワークに関する用語の違い
| 用語 | 内容 |
|---|---|
| ニューラルネットワーク | 脳の神経細胞のつながりをコンピュータで模したモデル |
| 活性化関数 | ニューロンが受け取った入力値を変換して次に渡す値を出す関数 |
| バックプロパゲーション | 出力と正解の誤差を出力層から入力層へ逆向きに伝えて重みを調整する手法 |
| ソーシャルネットワーク | 人と人とのつながり |
脳の神経回路を模したモデルならニューラルネットワーク、誤差を逆向きに伝えて重みを直すならバックプロパゲーションです。
取り違えやすい用語
- ニューラルネットワーク（脳の神経回路を模したモデル）とソーシャルネットワーク（人と人とのつながり）
- バックプロパゲーション（重みを調整して誤差を小さくする）とノード数の変更（学習で行うことではない）
- 活性化関数（入力値を変換して次のニューロンに渡す値を出す）と結果の信頼度やニューロン数を出す計算
試験での出方
- 脳神経の仕組みをコンピュータで模したものを表す用語を選ぶ（令和3年度 問3）
- ニューラルネットワークに関する記述として適切なものを選ぶ（令和5年度 問74）
- 活性化関数の働きとして適切な記述を選ぶ（令和5年度 問91）
- バックプロパゲーションで行われていることを選ぶ（令和8年度 問82）
出題された回
全年度から出題。10問で実力を判定します。登録不要。
解説と用語ページは生成 AI が書き、別の生成 AI が確かめています。作り方