ニューラルネットワークの学習には勾配降下法が用いられる.勾配降下法の手順を適切な順番に並べ替えたとき,4番目になるのはどれか.

A．重みとバイアスを初期化する. B．誤差を減らすように重み（バイアス）を修正する. C．最適な重みやバイアスになるまで繰り返す. D．ネットワークの出力と正解ラベルとの誤差を計算する. E．データ（ミニバッチ）をネットワークに入力し出力を得る.

（イ）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.

画像データに対しては,前処理を施すことが多い.カラー画像を白黒画像に変換して計算量を削減する（ア）や,細かいノイズの影響を除去する（イ）,画素ごとの明るさをスケーリングする（ウ）などがこれに含まれる.

（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）のパラメータ最適化手法として（ア）などの勾配降下法が適用される.しかし,勾配降下法には（イ）などの問題があり,これらの問題に対処するために,学習率をパラメータに適応させることで自動的に学習率を調整することができる（ウ）や勾配の平均と分散をオンラインで推定し利用する（エ）が利用されてきた.

ニューラルネットワークの学習には勾配降下法が用いられる.勾配降下法の手順を適切な順番に並べ替えたとき,正しい順番になるものを選択肢から 1 つ選べ.

A．重みとバイアスを初期化する. B．誤差を減らすように重み（バイアス）を修正する. C．最適な重みやバイアスになるまで繰り返す. D．ネットワークの出力と正解ラベルとの誤差を計算する. E．データ（ミニバッチ）をネットワークに入力し出力を得る.

（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.

（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.

教師なし学習の中で有名なものとして,未知の集合をいくつかの集まりに分類させる（ア）という学習方法と,正常な行為がどのようなものかを学習し,それと大きく異なるものを識別する（イ）がある.（ア）は特に（ウ）というアルゴリズムを使用して顧客の分類分けによる DM 配信やレコメンドを行うシステムなどに使用されている.（イ）は（エ）というアルゴリズムを基に,セキュリティシステムなどに使用されている.

（解説あり）（ア）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.

（エ）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で用いられる活性化関数について扱う.出力層の活性化関数には,回帰では（ア）が,多クラス分類では（イ）が一般的に利用されてきた.また中間層の活性化関数として,従来は（ウ）などが一般的に利用されてきた.しかし,これらの活性化関数を利用すると勾配消失問題が起きやすいという問題があったため,近年は,入力が 0 を超えていれば入力をそのまま出力に渡し,0 未満であれば出力を 0 とする（エ）や複数の線形関数の中での最大値を利用する（オ）などが利用されている.