基本情報技術者試験 ap-2018h30h-a 午前 問1: AIにおけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか。

問題本文

AIにおけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか。

選択肢

• ア.試行錯誤しながら条件を満たす解に到達する方法であり，場合分けを行い深さ優先で探索し，解が見つからなければ一つ前の場合分けの状態に後戻りする。
• イ.神経回路網を模倣した方法であり，多層に配置された素子とそれらを結ぶ信号線で構成され，信号線に付随するパラメタを調整することによって入力に対して適切な解が出力される。
• ウ.生物の進化を模倣した方法であり，与えられた問題の解の候補を記号列で表現して，それを遺伝子に見立てて突然変異，交叉，とう汰を繰り返して逐次的により良い解に近づける。
• エ.物質の結晶ができる物理現象を模倣した方法であり，温度に見立てたパラメタを制御して，大ざっぱな解の候補から厳密な解の候補に変化させる。

正解

イ. 神経回路網を模倣した方法であり，多層に配置された素子とそれらを結ぶ信号線で構成され，信号線に付随するパラメタを調整することによって入力に対して適切な解が出力される。

解説

ディープラーニング(深層学習)は、人間の脳の神経細胞(ニューロン)を模倣した人工ニューロンを多層に並べたニューラルネットワーク(多層パーセプトロン)による機械学習の手法である。入力層と出力層の間に隠れ層(中間層)を設け、層と層をつなぐ信号線に付随する重みなどのパラメタを学習によって調整することで、入力に対して適切な出力を得る。この「神経回路網を模倣・多層・パラメタ調整」を述べたイが正解。

選択肢ごとの解説

• ア.場合分けして深さ優先で探索し、行き詰まったら一つ前に後戻り(バックトラック)する方法の説明で、探索アルゴリズムの記述である。ニューラルネットワークとは無関係。
• イ.神経回路網(ニューラルネットワーク)を模倣し、多層の素子と信号線、信号線のパラメタ調整で解を出力するという、まさにディープラーニングの仕組みを述べており正しい。
• ウ.解の候補を遺伝子に見立て、突然変異・交叉・とう汰を繰り返すのは「遺伝的アルゴリズム」の説明であり、生物の進化を模倣した最適化手法。ディープラーニングではない。
• エ.温度に見立てたパラメタを徐々に下げて解を絞り込むのは「焼きなまし法(シミュレーテッドアニーリング)」の説明で、結晶生成の物理現象を模倣した最適化手法。ディープラーニングではない。