用語解説 / 第2章 生成AI(ジェネレーティブAI) / 隠れ層

隠れ層とは

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。

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

答えを開く前に、自分の言葉で説明してみてください。

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?

  • A隠れ層
  • Bリカレント層
  • CAttention層
  • D潜在ベクトル
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。

この問題を含む一問一答で続きを解く

同じ選択肢に並んだ語(区別して覚える)

当サイトの問題で、隠れ層と同じ選択肢の欄に並んだ語です。

  • Attention層=文中のどの単語に注目すべきかを計算する層。
  • リカレント層=RNNで、一つ前の処理の結果を次へ渡す輪のような構造の部分。
  • 潜在ベクトル=データの特徴を圧縮して表した、数値の並びのこと。

ありがちな誤解と訂正

当サイトの問題「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?」の誤答の選択肢から。

×リカレント層

リカレント層=一つ前の処理の結果を次へ引き継ぎ、前後のつながりを覚えておく層。

この問題の正解=「隠れ層」

同じ問題に登場した語

当サイトでの登場(実測)

当サイトの問題バンク321問のうち、隠れ層は2問に登場します。 内訳=意味を直接問う問題1問・ひっかけ役(誤答の選択肢)1問。このほか、解説・誤答の注だけでの言及が1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。

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用語の選定=GUGA「生成AIパスポート試験シラバス」(2026年2月試験より適用)収載の詳細キーワードに準拠。 定義・解説・問題=すべて当サイト(パスポーン)が執筆したオリジナルで、この頁の文はすべて当サイトの問題データからの逐語です。 当サイトはGUGA非公認の独立した学習サイトです。

最終更新:(運営:Meritorious)