Attention層とは

文中のどの単語に注目すべきかを計算する層。

生成AIパスポート公式シラバス（2026年2月試験より適用）第2章「生成AI（ジェネレーティブAI）」の収載語です。

まず1問、解いてみる

この語が登場する、当サイトの問題です。

ニューラルネットワークで、入力層と出力層の間にあって、受け取った情報を内部で処理する層の総称はどれ？

答えと解説を開く

正解A　隠れ層

答えは「隠れ層」。ニューラルネットワーク（脳のしくみをまねた仕組み）は、データを受け取る入力層、答えを出す出力層、そしてその間で計算を行う隠れ層でできています。隠れ層を何層も深く重ねたものがディープラーニング（深層学習）で、層が深いほど複雑なパターンを扱えるようになります。

当サイトの問題で、Attention層と同じ選択肢の欄に並んだ語です。

当サイトの問題バンク321問のうち、Attention層は2問に登場します。内訳＝ひっかけ役（誤答の選択肢）2問。このほか、解説・誤答の注だけでの言及が2問あります（これは「問われた」に数えていません）。

登場した単元＝第2章生成AI（ジェネレーティブAI）

※この数字は当サイトの問題バンク内の集計です。本試験の出題頻度ではありません。

最終更新：2026年8月27日（運営：Meritorious）