ニューラルネットワークの強みは、データを学習する過程で「重み（ウェイト）」と「バイアス」を自動で最適化できる点にあります。この学習を可能にする代表的なアルゴリズムが「誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）」です。これは、出力された結果と実際の正解との間のズレ（誤差）を計算し、その誤差を出力層から入力層に向かって逆方向に伝播させながら、各ニューロンの重みを少しずつ修正していく手法です。また、中間層（隠れ層）を何十層、何百層と深く重ねたものは「ディープニューラルネットワーク（DNN）」と呼ばれ、これがディープラーニング（深層学習）の正体です。層を深くすることで、人間が手作業で指示しなくても、データの特徴（画像の輪郭や質感など）をコンピュータ自身が自動でより抽象的かつ高度に抽出できるようになりました。