問題
テクノロジ系
問91 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，中層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
正解：エ
概要
この問題は、AIで用いられるニューラルネットワークの構成要素である活性化関数の役割について問うものです。各ニューロンがどのように値を計算して次に渡すかがポイントです。
正解の理由
活性化関数は、一つのニューロンに入力された値を基に計算を行い、その結果を次の層のニューロンへ渡すための関数です。これにより、単なる線形計算では表せない複雑な表現が可能になります。したがって正解はエです。
各選択肢の解説
ア（×）: ニューラルネットワークの結果から信頼度を出力する処理は、出力層での確率計算などに関係します。活性化関数そのものの説明ではないため誤りです。
イ（×）: 入力層と出力層の数から中間層のニューロン数を決定することは、モデル設計に関する考え方です。活性化関数の役割とは異なるため誤りです。
ウ（×）: ニューロンの接続構成から最適な数を算出することはネットワーク設計の問題です。活性化関数は各ニューロン内で値を変換する関数であり、この説明は誤りです。
エ（〇）: 活性化関数は、一つのニューロンに入力された値を基に計算し、その結果を次のニューロンへ渡す値として出力します。ニューラルネットワークの基本的な仕組みを示しているため正解です。
ポイント
活性化関数は各ニューロンで入力値を変換し、次の層へ渡すための関数であることを押さえておきましょう。