G検定模擬試験set1 - 未解答
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
勾配降下法においてパラメータの更新量を決める（ア）の決定は重要である.例えば（ア）が小さすぎると（イ）などの課題が生じるため,（ウ）などの様々な（ア）調整手法が提案されている.
（解説あり）（エ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープニューラルネットワーク（DNN）の普及に貢献した一つの要素に,（ア）を克服する手法が提案されたことがある.（ア）は誤差逆伝播法において,（イ）ことによって生じるとされている.（ア）に対処するための方法として,あらかじめ良い重みの初期値を計算する（ウ）や,活性化関数に（エ）を利用する方法などがある.
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
画像生成とは,何もない状態,もしくはある入力値に応じて目標の画像を生成する技術である.今最も利用されている画像生成手法は,GAN という生成敵対ネットワークである.特に,あるランダムな数値の入力値をもとに画像生成を行う DC（ア）やある文章から画像を生成する Attention（ア）などが有名である.このネットワークは（イ）と（ウ）から構成されており,（イ）は（エ）を騙すような画像を出力し,（ウ）は（イ）から出力された画像と本物の画像とを分類するようにそれぞれ学習する.このように学習することで,（イ）は適切な画像を出力することが可能となる.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
1990 年代の音声認識は（ア）による,音自体を判別するための音響モデルと,（イ）による語と語のつながりを判別する言語モデルの両方でできている.しかし,ディープラーニングの登場,とりわけ（ウ）の登場により,音響特徴量から音素,文字列,更には単語列に直接変換する End to End モデルというアプローチを取ることが可能になり,人的に前処理を行わなくても解析することが可能となった.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープラーニングを含めて機械学習において精度の高い学習をするためには,観測データの適切な前処理が必須である.異なるスケールの特徴量を同時に扱えるようにするために,平均を 0 に分散を 1 に規格化する（ア）や,特徴量の線形結合からデータ内の分散が大きくなるような特徴量を得る（イ）などは広く利用されている.また,画像処理の分野においては,減算正規化と除算正規化の処理を行う（ウ）などが前処理として利用され,（エ）などの画像処理に特化したライブラリで行うことができる.また,自然言語処理の分野においては,文章に単語が含まれているかどうかを考えてテキストデータを数値化する（オ）や文章に含まれる単語の重要度を特徴量とする（カ）などがある.
（解説あり）（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープニューラルネットワーク（DNN）の普及に貢献した一つの要素に,（ア）を克服する手法が提案されたことがある.（ア）は誤差逆伝播法において,（イ）ことによって生じるとされている.（ア）に対処するための方法として,あらかじめ良い重みの初期値を計算する（ウ）や,活性化関数に（エ）を利用する方法などがある.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
活性化関数とは,ニューロンの出力に何らかの非線形な変数を加える関数である.単純パーセプトロンの出力層では（ア）が用いられ,ニューラルネットワークの中間層では,はじめ（イ）などの正規化の機能を持つ関数が好まれた.しかし現在では,誤差逆伝播で勾配が消失しやすいという問題から,中間層では勾配消失問題の影響を抑えられ,かつ簡単な（ウ）などが用いられている.また,出力層では出力の総和が 1 になるため確率的な解釈が可能になる（エ）がよく用いられる.
（解説あり）（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
機械学習においては過学習を避けるために,訓練誤差ではなく汎化誤差を可能なかぎり小さくする手法である（ア）を用いることが多い.また複数のモデルの予測結果の平均を利用する（イ）がある.他にもディープニューラルネットワーク（DNN）に対しては,ランダムに一定の割合のノードを削除して学習を行う（ウ）が有効とされている.（ア）手法にはいくつかのパラメータをスパースにする（エ）などがある.
（解説あり）（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
AI が実世界における抽象概念を理解し,知識処理を行う上では,（ア） を通じた高レベルの身体知を獲得し,次に （イ）を通じて言語の意味理解を促し,抽象概念・知識処理へと至るのではないかということが議論されている.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープラーニングは,ニューラルネットワークを多層化したものであり,観測データから本質的な情報である（ア）を自動的に抽出できる点が特徴である.また,従来の機械学習手法と比べると,（イ）という性質も持っている.
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