バックプロパゲーション

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学習アルゴリズム。出力層から入力層に向かって誤差を逆伝播し、連鎖律（チェインルール）を用いて各重みに対する損失関数の勾配を効率的に計算する。勾配降下法と組み合わせて重みを更新。

ニューラルネットワークの出力と正解の誤差（損失）を、出力層から入力層に向かって逆向きに伝え、微分の連鎖律を使って各層の重みに対する損失の勾配を効率よく求める方法。求めた勾配を使い、勾配降下法で重みを更新する。層が深いと勾配が極端に小さくなる勾配消失問題が起きることがある。

機械学習においてデータの特徴を数値化したもの。画像であれば色やエッジ、テキストであれば単語の出現頻度など、学習や予測に使う入力データの属性を表す。

コンピュータがデータからパターンや規則性を自動的に学習し、予測や判断を行う技術。教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3種類に大別される。

入力データと正解ラベル（教師データ）の組を使ってモデルを学習させる機械学習の手法。分類や回帰などの予測問題に用いられ、迷惑メール判定や画像認識などに応用される。

正解ラベルのないデータからパターンや構造を自動的に発見する機械学習の手法。クラスタリング（グループ分け）や次元削減などに利用される。

エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化するように行動方針を学習する手法。ゲームAIやロボット制御、自動運転などに応用される。

人間の脳の神経回路を模倣した数理モデル。入力層・中間層（隠れ層）・出力層で構成され、各層のニューロン間の結合の重みを調整することで学習を行う。