基礎・全体像
ニューラルネットワークとは
Neural Network（ニューラルネットワーク）
ひとことで言うと
人間の脳の神経細胞を模した、多数のノードが層状につながった計算モデルです。
詳しい説明
ニューラルネットワークとは、神経細胞(ニューロン)の仕組みに着想を得た数理モデルで、入力層・中間層(隠れ層)・出力層のノードが結合し、各結合には「重み(weight)」が割り当てられます。
入力に重みを掛けて足し合わせ、活性化関数を通して次の層へ伝える——この計算を層ごとに繰り返します。学習とは、正解との誤差が小さくなるよう重み(パラメータ)を少しずつ調整していく作業です。
中間層を多く重ねたものがディープラーニングであり、Transformerもニューラルネットワークの一種です。
具体例
- 手書き数字の画像を入力すると、0〜9のどれかを出力するよう重みが調整される。
- 各ニューロンが「エッジ」「形」「物体」と段階的に特徴を捉えていく。
よくある質問
ニューラルネットワークは脳とどこまで同じ?
着想は脳の神経細胞ですが、実際は数式による近似モデルであり、生物の脳とは仕組みも規模も大きく異なります。「脳を模した」はあくまで比喩的な説明です。
出典・参考(一次ソース)
本ページは、広く確立したAIの用語・概念を、公開情報にもとづき編集部がわかりやすく整理したものです。特定製品の最新仕様・数値は各提供元の公式ドキュメントをご確認ください。
最終更新: 2026-07-07