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。
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。
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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最終更新:(運営:Meritorious)
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