●G検定模擬問題（３）

解答：③WaveNet理由: WaveNetは、2016年にDeepMind社によって発表されたニューラルネットワークのアルゴリズムであり、音声合成において非常に高品質な結果を達成しました。WaveNetは、サンプルごとに音声波形を生成する...

ディープラーニングは音声認識の逆過程である音声合成においても利用されている.2016年にDeepMind社により発表されたニューラルネットワークのアルゴリズ厶は従来に比べて圧倒的に高い質での音声合成に成功し,AIスピーカーが人間に近い自然な...

解答：②プルーニング理由: プルーニング（Pruning）は、ディープラーニングモデルの軽量化手法の一つで、ノード間の重みが小さい箇所の接続を削除したり、特定のノード自身を削除したりすることでモデルのパラメータ数を減らし、計算量を削減する方...

ディープラーニングにおいて,ノード間の重みが小さい箇所の接続を削除したり,特定のノード自身を削除したりすることでモデルの軽量化を図る手法の呼称として,最も適切な選択肢を1つ選べ.① 正則化② プルーニング③ 量子化④ 蒸留解答

解答：③学習データごとに勾配を求めて修正量を出し,逐次更新する手法である.理由: 確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent, SGD）は、全データセットではなく、学習データの各サンプルごとに勾配を計算し、その...

確率的勾配降下法の説明として,最も適切な選択肢を1つ選べ.① 固定の関数を微分した関数に学習データを代入し,勾配を求める手法である.② Newton法と同じ計算手法である.③ 学習データごとに勾配を求めて修正量を出し,逐次更新する手法である...

解答：②情報を一時的に記憶させること.理由: リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、再帰構造を持つため、時間的に依存するデータを扱うことができます。具体的には、RNNは過去の情報を一時的に記憶し、それを現在の入力と結びつけて処理する...

リカレントニューラルネットワーク(RNN)は再帰構造を持ち,系列データを扱うことが可能である.RNNで系列データを扱うことが可能となった理由として,最も適切な選択肢を1つ選べ.① 規模の大きなデータを学習させること.② 情報を一時的に記憶さ...

解答：④自然言語処理理由: 自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）は、人間が日常的に使う言葉をコンピュータに理解させ、処理させる技術です。これには、テキストの解析、言語の生成、感情分析、機械翻訳、音...

人間が持つ知識をコンピュータに持たせようとするさまざまな技術の研究が行われているが,人間が日常的に使う言葉をコンピュータに処理させる技術として,最も適切な選択肢を1つ 選べ.① セマンテイックWeb② 機械翻訳③ 記述論理④ 自然言語処理解...