●G検定模擬問題（３） 検定模擬問題（3） 問131 解答
解答：② ReLU関数理由: ReLU（Rectified Linear Unit）関数は、入力値が0以下の場合には出力値が0となり、入力値が0より大きい場合には出力値として入力値と同じ値を返します。この性質により、勾配消失問題を軽減し、深...
●G検定模擬問題（３）
●G検定模擬問題（３） ●G検定模擬問題（３） 検定模擬問題（3） 問131
以下の説明に当てはまる活性化関数として,最も適切な選択肢を1つ選べ.多層ニューラルネットワークの学習における勾配消失問題とは,出力層から誤差を伝播する過程で勾配が減衰してしまい,入力層に近い層の重み成分の学習が進まなくなってしまう現象である...
●G検定模擬問題（３） 検定模擬問題（3） 問130 解答
解答：② セル,入カゲート,出カゲート,忘却ゲート理由: LSTM（Long Short-Term Memory）は、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種であり、長期依存関係を学習するために設計されています。LSTMは以下の主要...
●G検定模擬問題（３） 検定模擬問題（3） 問130
LSTMを構成する要素として,最も適切な選択肢を1つ選べ.① 忘却ゲート,更新ゲート② セル,入カゲート,出カゲート,忘却ゲート③ 入カゲート,プーリング層,出カゲート④ リセットゲート,更新ゲート解答
●G検定模擬問題（３） 検定模擬問題（3） 問129 解答
解答：② クラウドAIと比較して,モデルの大規模な学習が簡単である.理由: エッジAIは、主にデバイス上でデータ処理や推論を行うため、リアルタイム性やプライバシー保護のメリットがありますが、計算資源が限られています。そのため、大規模なモデル...
●G検定模擬問題（３） 検定模擬問題（3） 問129
エッジAIについて述べたものとして,最も不適切な選択肢を1つ選べ.① データの選別と抽出を行ってからデータセンターへアップロードするため,効率的なネットワーク利用が可能である.② クラウドAIと比較して,モデルの大規模な学習が簡単である.③...
●G検定模擬問題（３） 検定模擬問題（3） 問128 解答
解答：② k-近傍法(k-nearest neighbor)理由: k-近傍法（k-nearest neighbor, k-NN）は、分類や回帰に使用されるアルゴリズムであり、次元削減手法ではありません。k-NNは、訓練データの中から入力デ...
●G検定模擬問題（３） 検定模擬問題（3） 問128
次元削減手法として用いられない手法はどれか、最も適切な選択しを１つ選べ.①主成分分析（PCA)②k-近傍法(k-nearest neighbor)③t-SNE④因子分析解答
●G検定模擬問題（３） 検定模擬問題（3） 問127 解答
解答：③ Self-Attention理由: Transformerモデルでは、Self-Attention（自己注意機構）が入力の計算に広く利用されています。Self-Attentionは、入力シーケンス内の各位置の要素が、他の全ての位置...
●G検定模擬問題（３） 検定模擬問題（3） 問127
TransformerはEncorder-Decorderモデル構造を持っているが,その入力の計算に利用されるAttentionの種類として最も適切な選択肢を1つ選べ.① Encoder-Attention② Source-Target A...