●G検定模擬問題（３）

解答：④ TF-IDF理由: TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）は、文書内の単語の重要性を評価するための手法です。この手法では、単語の頻度（TF: Term Frequency...

次の文章がどの手法の説明か,最も適切な選択肢を1つ選べ.自然言語を特徴量のテーブルにする手法としてBoW (Bag-of-Words)があるが,より一般的な単語の重みを低くし特定の文書に特有な単語を重要視する手法であり,単語の文書内での出現...

解答：② 誤差関数を最小化するように重みを更新する.理由: 勾配降下法は、ニューラルネットワークの学習において、誤差関数（損失関数）を最小化するために使用される最適化アルゴリズムです。具体的には、誤差関数の勾配を計算し、その勾配に基づいて重...

ディープラーニングの学習における勾配降下法の役割として,最も適切な選択肢を1つ選べ.① 重みを更新する際に用いる学習率を適切な値に設定する.② 誤差関数を最小化するように重みを更新する.③誤差関数と合わせて誤差を計算する際に用いる.④誤差関...

解答：① 学習時間の短縮理由: データ拡張の主な目的は以下の通りです：学習データの水増し：データ拡張により、元のデータセットを増やして学習に使用するデータの多様性を高めます。過学習の抑制：データの多様性を増やすことで、モデルが訓練データに過...

データ拡張の目的として,最も不適切な選択肢を1つ選べ.① 学習時間の短縮② 学習データの水増し③ 過学習の抑制④ 未知のデータに対する汎化性能の向上解答

解答：② m x n理由: アダマール積（Hadamard product）は、要素ごとの積を計算する行列の積です。行列 AAA と BBB がともに m×nm \times nm×n 行列である場合、そのアダマール積も m×nm \tim...

行列A とB が共にm x n 行列であるとき,A とB のアダマール積のサイズとして,最も適切な選択肢を1つ選べ.① (2m) x (2n)②m ｘ n③ (m + n) x (m + n)④n x m解答

解答：② 全結合層理由: 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、特徴抽出のために畳み込み層とプーリング層が使用されます。プーリング層の次には、通常、分類を行うために全結合層（Fully Connected Layer）が接続されます...

畳み込みニューラルネットワーク(CNN ) においてプーリング層の次に,カテゴリ分類を行う場合に接続される層の呼称として,最も適切な選択肢を1つ選べ.① 入力層② 全結合層③ パデイング層④ 畳み込み層解答