問91の正解: エテクノロジ系／基礎理論
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。
この設問が問うていること
AIやディープラーニングにおけるニューラルネットワークの「活性化関数」の役割を問う設問です。
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。
選択肢アの解説: 活性化関数はニューラルネットワークの個々のニューロン内部の計算処理であり、ネットワーク全体の結果の信頼度を出力するものではありません。
イ入力層と出力層 of ニューロンの数を基に計算し、中間層に必要なニューロンの数を出力する。
選択肢イの解説: 活性化関数はニューロン数を決定するための数式ではないため誤りです。
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。
選択肢ウの解説: 最適なニューロン数を自動で求める機能は活性化関数にはないため誤りです。
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。正解
選択肢エの解説: 個々のニューロンにおいて、受け取った入力値を計算処理し、次のニューロンに伝えるシグナル強度（出力値）に変換する役割であり、適切です。
総合解説
活性化関数（Activation Function）とは、ニューラルネットワークを構成する個々の人工ニューロン（ノード）において、入力の総和（重み付き和＋バイアス）を受け取り、それを次のレイヤーのニューロンに送る出力値へと変換して出力する関数です。これにより、非線形な表現力をモデルに持たせることが可能になります。したがって、dが最も適切な説明です。a、b、cは活性化関数の定義とは関係のない誤った記述です。よって、正解はdです。
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