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。

テクノロジ系

ア ニューラルネットワークから得られた結果を基に計算し,結果の信頼度を出力する。

なぜ違う: 活性化関数は各ニューロン内の出力を求める関数で,結果全体の信頼度を出力するものではない。

イ 入力層と出力層のニューロンの数を基に計算し,中間層に必要なニューロンの数を出力する。

なぜ違う: 中間層のニューロン数を決めるのは設計時のハイパーパラメータであり,活性化関数の役割ではない。

ウ ニューロンの接続構成を基に計算し,最適なニューロンの数を出力する。

なぜ違う: 最適なニューロン数を求める処理は活性化関数の機能ではない。

エ 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。

正解: エ

要点: 活性化関数は,一つのニューロンで入力値から次へ渡す出力値を求める関数。

活性化関数は,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関数である。中間層の数や最適なニューロン数を決める関数ではない。

この問題に出てくる用語

関連キーワード: AI・ニューラルネットワーク・活性化関数

同じ回の前後の問題

テクノロジ系の他の問題

アプリで弱点分析つきの演習ができます

App Store

ITパスポートの学習アプリ(ITパストレ)

出典:令和5年度 ITパスポート試験 公開問題 問91