正答2
解説
正解は2です。
ディープラーニング（深層学習）は、人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークを多層にした機械学習の手法です。
各選択肢がどのアルゴリズムの説明かを見分ける問題です。
【選択肢別解説】
1：× 深さ優先で探索し、行き詰まったら一つ前に戻るのはバックトラック法の説明です。
ディープラーニングとは関係のない探索手法です。
2：○ 多層に並べた素子（ニューロン）と、それらを結ぶ信号線の重みを学習で調整する方法は、ニューラルネットワークそのものです。
この層を深く重ねたものがディープラーニングです。
3：× 解の候補を遺伝子に見立て、突然変異・交配・とう汰を繰り返すのは遺伝的アルゴリズムの説明です。
生物の進化を模した最適化手法であり、ニューラルネットワークではありません。
4：× 結晶ができる現象を模して温度パラメタを下げていくのは焼きなまし法（シミュレーテッドアニーリング）の説明です。
これも最適化手法であり、ディープラーニングではありません。
【ポイント】
「神経回路網・多層・重みの調整」はディープラーニング、「進化・交配」は遺伝的アルゴリズム、「温度・結晶」は焼きなまし法と対応させて覚えましょう。