情報に関する理論(全21問中6問目)
No.6解説へ
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。
出典：令和5年春期 問91
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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解説
活性化関数は、ニューラルネットワークにおいて、ニューロン(パーセプトロン)が受け取る入力値の総和から、目的に応じた最終的な出力値を得るための関数を指します。ステップ関数、シグモイド関数、ソフトマックス関数、ReLU関数などさまざまな種類があります。ニューロンの発火(出力するかしないか)を調整する役割を持ちます。
- 評価関数の説明です。
- ニューロンの数を決定する関数ではありません。
- ニューロンの数を決定する関数ではありません。
- 正しい。活性化関数の説明です。
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