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で用いられる誤差逆伝播法。出力層の誤差を入力層に向かって逆方向に伝播させながら、各層の重みを調整して学習精度を高める。

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。

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。

多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法。大量のデータから高度な特徴表現を自動的に獲得できる。画像認識、自然言語処理、音声認識などで高い性能を発揮する。

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。