情報に関する理論(全18問中3問目)

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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分野:テクノロジ系
中分類:基礎理論
小分類:情報に関する理論
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。
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  • 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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