ディープラーニング

多数の中間層（隠れ層）を持つニューラルネットワークを用いた機械学習の手法。画像認識・音声認識・自然言語処理などで高い性能を発揮し、AIの発展を牽引している。

生物の神経回路網を模倣した計算モデル。入力層、隠れ層、出力層からなり、各ノード間の結合の重みを学習によって調整する。ディープラーニングの基礎となる技術。

ニューラルネットワークの学習アルゴリズム。出力の誤差を出力層から入力層へ逆方向に伝播させ、各結合の重みを更新する。誤差逆伝播法とも呼ばれ、勾配降下法と組み合わせて使用される。

ニューラルネットワークの各ノードで入力の加重和に適用する非線形関数。シグモイド関数、ReLU（Rectified Linear Unit）、ソフトマックス関数などが代表的。非線形変換により複雑なパターンの学習を可能にする。

画像認識に特化したニューラルネットワーク。畳み込み層で画像の局所的な特徴を抽出し、プーリング層でデータを縮小する構造を持つ。CNNと略され、物体検出や画像分類に高い性能を示す。

時系列データや自然言語など順序性のあるデータを扱うニューラルネットワーク。前の時点の出力を次の時点の入力にフィードバックする再帰的な構造を持つ。RNNと略される。

学習データの確率分布を学習し、新しいデータを生成できるモデル。GAN（敵対的生成ネットワーク）や拡散モデルが代表的。画像生成、文章生成などに応用される。