活性化関数は、ニューラルネットワークの各ニューロンにおいて、入力された重み付き総和を基に計算を行い、その結果を次のニューロンへ渡す出力値に変換する役割を持ちます。この関数によって、ニューラルネットワークに非線形性が導入され、複雑なパターン認識や学習が可能になります。
ITパスポート令和5年度 CBT午前問 91
令和5年度 CBT ITパスポート 午前 問91
難度
標準
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。
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。
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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