G検定模擬試験set1
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ニューラルネットワークには様々なモデルがあり,タスクによって適切な選択をする必要がある.例えば,画像を扱う際には（ア）,自然言語処理などの系列データには（イ）がよく使われる.他にも次元削減には（ウ）,画像生成には（エ）などが用いられる.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
確率的勾配法はディープラーニングにおいて最もよく知られる最適化アルゴリズムであり,いくつかの改善を加えたものが広く使われている.例えば,以前に適用した勾配の方向を現在のパラメータ更新にも影響させる（ア）という手法や,勾配を2乗した値を蓄積し,すでに大きく更新されたパラメータほど更新量（学習率）を小さくする（イ）や,（イ）における一度更新量が飽和した重みはもう更新されないという欠点を,指数移動平均を蓄積することにより解決した（ウ）などがある.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
畳み込みニューラルネットワークの（ア）のパラメータ数は（イ）と比較して極めて少ない.これは（ウ）によって（エ）ため,パラメータ数が減り,計算量が少なくなるためである.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
強化学習では,行動を学習する（ア）と（ア）が行動を加える対象である（イ）を考え,行動に応じて（イ）は（ア）に状態と（ウ）を返す.行動と状態/（ウ）の獲得を繰り返し,最も多くの（ウ）をもらえるような方策を得ることが強化学習の目的である.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ニューラルネットワークの学習は,損失関数（コスト関数）の最適化により行われる.そして,その損失関数は学習の目的に応じて決定する.よく使われる損失関数として,回帰問題には（ア）,分類問題には（イ）がある.また分布を直接学習する際には（ウ）が用いられることもある.さらに,損失関数にパラメータの二乗ノルムを加えると（エ）となる.
（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.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ニューラルネットワークには様々なモデルがあり,タスクによって適切な選択をする必要がある.例えば,画像を扱う際には（ア）,自然言語処理などの系列データには（イ）がよく使われる.他にも次元削減には（ウ）,画像生成には（エ）などが用いられる.
（解説あり）（イ）に当てはまらない選択肢を 1 つ選べ.
畳み込みニューラルネットワークは,畳み込み層とプーリング層を積み上げた構成をしている.画像データを用いた場合,畳み込み層では,出力画像のサイズを調整するために元の画像の周りを固定の値で埋める（ア）を行う.プーリング層では畳み込み層の出力を圧縮するプーリングを行う,（イ）などの手法がある.
（解説あり）（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
自然言語処理の研究においても,ディープラーニングを利用した研究が目立ちつつあるが,その成果は分野においてまちまちである. 例えば,機械翻訳 や（ア）おいては大幅な性能向上が見られる一方で,構文解析や（イ） のように連続的な精度向上は見られるものの基本的な手法は大きく変わらないもの,そして 文脈解析 や（ウ）など現在のアプローチでは実用的な精度は見込めないものなどがある.
