分類テクノロジ系 » 基礎理論 » 情報に関する理論新しい試験18-2 ディープラーニング年度令和5年度の100問の一覧
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。
正解と解説
正解：エ
ア× 活性化関数は、ネットワークが出した結果から後で信頼度を計算するものではなく、ネットワークの中のニューロンが次へ渡す値を決める関数です。
イ× 中間層のニューロンの数は、ネットワークを作る人が設計で決めるものです。活性化関数が出力する値ではありません。
ウ× ニューロンの数や接続の組み方も設計で決めるものです。活性化関数はニューロンの数を出力しません。
エ○ 正解 1つのニューロンで、入力された値（重みを掛けて合計した値）を基に計算し、次のニューロンに渡す値を出すのが活性化関数です。
解説
ニューラルネットワークは、ニューロン（人の神経細胞をまねた計算の単位）を層にしてつないだ仕組みです。1つのニューロンは、前の層から受け取った値にそれぞれ重みを掛けて合計し、その合計を活性化関数に通して、次の層のニューロンへ渡す値を決めます。
活性化関数は、1つのニューロンの中で「入ってきた値から、次に渡す値を作る」関数です。ニューロンの数や層の組み方は、ネットワークを作る人が設計で決めるもので、活性化関数が計算して出すものではありません。
教科書 18-2この問題の知識
脳の神経細胞をまねたニューラルネットワークの層、1つのニューロンの計算と活性化関数、誤差を小さくするように重みを直すバックプロパゲーション、画像・音声・言語への応用までをまとめます。
この節で扱うこと：ディープラーニングの特徴・ディープラーニングの応用
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出典：IPA「ITパスポート試験 公開問題」令和5年度 問91。問題文と選択肢は改変せずに引用しています（表・図は文字に書き起こしたもの）。正解は IPA 公表の解答例によります。