ニューラルネットワーク
意味・解説
人間の脳の神経回路（ニューロン）の仕組みをモデル化した、学習アルゴリズム。
入力層、中間層（隠れ層）、出力層の階層構造を持つ。各ノード（神経細胞）間の結合の強さ（重み）を調整することで、複雑なパターンの学習が可能になる。層を深くしたものが「ディープラーニング」であり、現代のAIの基盤技術。
くわしく
「脳細胞が電気信号を伝え合う様子を、コンピュータの中で再現した『考える回路』」です。
1.構成:
情報を入れる「入口」、計算して特徴を掴む「中身」、結果を出す「出口」に分かれています。
2.学習:
答えが間違っていたら回路の重みを少しずつ変えて（誤差逆伝播法）、正解に近づけていきます。
3.進化:
画像認識が得意なCNNや、文章が得意なRNNなど、様々な種類に派生しています。
例文
ニューラルネットワークの階層を多層化したディープラーニングの登場により、画像認識の精度が飛躍的に向上した。
過去問での出題状況
直近29回分の過去問（全2,900問）を解析した結果、11回登場しています（出題された年度: 8年度）。
出典: 本サイト独自集計（問題文および全選択肢テキストからの用語出現頻度・2026年6月時点）
同義語: 人工神経回路網
分類: 機械学習
この用語は生成AIパスポート試験にも出ます
生成AIパスポート試験（生成AI活用普及協会）の公式シラバス第4版では、第1章 AI（人工知能） の 1-2 に「ニューラルネットワーク」として掲載されています。ITパスポートと重なるのは全191語中42語で、その1つがこの用語です。