ITパスポート試験 過去問解説
ニューラルネットワークとは？ITパスポート試験 2023年 (令和5年) 問91を解説
ITパスポート試験 2023年 (令和5年) 問91は、ニューラルネットワークに関する理解を問う問題です。検索から入っても、問題文、選択肢、正解、解説、各選択肢がなぜ違うかをこのページだけで確認できます。
問題文
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。
この問題の出題ポイント
- ニューラルネットワークの定義だけでなく、問題文中の条件がどの選択肢に当てはまるかを確認する。
- テクノロジ系分野では、用語の目的・主体・責任範囲の違いが選択肢で問われやすい。
- 関連タグ: ニューラルネットワーク、活性化関数。
選択肢
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
正解
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。
解説
ニューラルネットワークの各ニューロンは、前の層から受け取った値に重みを掛けて合計し、その値を活性化関数に通してから次のニューロンへ渡す。活性化関数は、この合計値を変換して出力を決める関数で、シグモイド関数やReLUなどがある。非線形な変換によって、ネットワークは複雑なパターンを表現できるようになる。
なぜ他の選択肢が違うのか
ア
活性化関数は個々のニューロンでの変換を担うもので、ネットワーク全体の結果から信頼度を計算して出力するものではない。
イ
中間層に必要なニューロンの数は、設計の際に人が決めるものであり、活性化関数が計算して出力するものではない。
ウ
最適なニューロンの数は、設計者が決めたり試行錯誤で調整したりするもので、活性化関数の出力ではない。
エ（正解）
正しい。一つのニューロンで、入力された値を基に計算して、次のニューロンに渡す値を出力するのが活性化関数である。
解き方の整理
ニューラルネットワークの問題では、選択肢のキーワードだけで判断せず、問題文が示す条件と正解選択肢の説明が一致しているかを見ます。誤答選択肢は、似た用語を混ぜる、主体を入れ替える、目的や範囲を広げすぎる、という形で作られることが多いため、選択肢別解説まで確認しておくと復習効率が上がります。
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