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ITパスポート(AI解説)
問題ID : 38192
問題を開く
AIに利用されるニューラルネットワークにおける活性化関数に関する記述として適切なものはどれか。
正解
一つのニューロンにおいて,入力された値を基に計算し,次のニューロンに渡す値を出力する。
解説
ニューラルネットワーク(NN: Neural Network)は、人間の脳の神経細胞(ニューロン)のつながりを模倣したAIの手法です。
NNは入力層、中間層、出力層の3つの層で構成されています。
各層には多数のニューロンがあり、層をまたいで互いにつながっています。
graph LR
A[入力層] --> B[中間層] --> C[出力層]
入力層のニューロンには、外部からデータが入力されます。
中間層のニューロンは、入力層から受け取ったデータを加工します。
出力層のニューロンは、中間層から受け取ったデータを基に、最終的な判断を行います。
各ニューロンでは、他のニューロンから受け取ったデータを基に計算を行います。
この計算で用いられる数式が、活性化関数です。
活性化関数は、ニューロンに入力された値を、次のニューロンに渡す値に変換します。
活性化関数の役割は、ニューロンの出力値を調整することです。
これにより、NNは複雑な問題を解くことができるようになります。
例えば、画像認識のNNでは、入力層のニューロンに画像データが入力されます。
中間層のニューロンは、画像の特徴(線、角、色など)を抽出します。
出力層のニューロンは、抽出された特徴を基に、画像が何を表しているか(例: 犬、猫、鳥など)を判断します。
各ニューロンでは活性化関数が用いられ、適切な値に変換されることで、正確な判断が可能となります。
以上の解説から、正解は「一つのニューロンにおいて,入力された値を基に計算し,次のニューロンに渡す値を出力する。」となります。
正解が解説と異なっている
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juntay
公開日 2024/05/24
s staff
2024/05/24 15:48
ご指摘の点を修正いたしました。 ご報告、誠にありがとうございました。