第3問
深層学習（ディープラーニング）に関する以下の文章の空欄Ａ～Ｄに入る用語の組 み合わせとして、最も適切なものを下記の解答群から選べ。 深層学習は、ディープニューラルネットワークを用いた学習方法のことである。 ニューラルネットワークは、入力層、 Ａ 、出力層の3 つの層から構成され るが、特に Ａ が複数あるニューラルネットワークはディープニューラル ネットワークと呼ばれる。 また、ニューラルネットワークの中の Ｂ において、複数の入力の重み付 け総和などの値から、その出力を決定するための関数は Ｃ と呼ばれる。代 表的な Ｃ には、 Ｄ 、双曲線正接関数、ReLU などがあり、これら は目的に応じて使い分けられる。
- ア Ａ：畳み込み層 Ｂ：シナプス Ｃ：誤差関数 Ｄ：シグモイド関数
- イ Ａ：畳み込み層 Ｂ：ニューロン Ｃ：活性化関数 Ｄ：ハッシュ関数
- ウ Ａ：隠れ層 Ｂ：シナプス Ｃ：誤差関数 Ｄ：シグモイド関数
- エ Ａ：隠れ層 Ｂ：ニューロン Ｃ：活性化関数 Ｄ：シグモイド関数
- オ Ａ：隠れ層 Ｂ：ニューロン Ｃ：誤差関数 Ｄ：ハッシュ関数
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正解：エ
解答：エ
ニューラルネットワークの基本構造と用語を確認する。
- Ａ＝隠れ層：入力層と出力層の間にある中間層。これが複数あるものをディープニューラルネットワークと呼ぶ。畳み込み層はCNN特有の層名であり一般的な3層構造の中間層名としては不適。
- Ｂ＝ニューロン：複数入力の重み付け総和を計算し出力を決める処理単位はニューロン（ノード）。シナプスはニューロン間の結合（重み）を指す語で出力決定の主体ではない。
- Ｃ＝活性化関数：重み付け総和から出力を決定する非線形関数。誤差関数（損失関数）は予測値と正解の差を測る別概念。
- Ｄ＝シグモイド関数：双曲線正接（tanh）、ReLUと並ぶ代表的な活性化関数。ハッシュ関数は暗号・データ構造用で無関係。
よって組み合わせは隠れ層・ニューロン・活性化関数・シグモイド関数の エ。