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。
| 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、結果の真ランドを出力する。 |
| イ | 入力層と出力層のニューロンの数を基に計算し、中間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。 |
答え エ
【解説】
ニューラルネットワークでは、活性化関数(activation function)は、前段のニューロンの出力値を入力値から計算して出力し、次段のニューロンの入力値にします。
複数のニューロンからの値を重みづけし、合計して、非線形な関数で処理することが多いです。
【キーワード】
・ニューロン
- ニューロン(neuron)
脳を構成する神経細胞のことで、脳のなかで情報を受け取り、次の細胞や器官へ情報を伝えるはたらきをします。
ニューロンの入力部分は樹状突起、出力部分をシナプス、伝送する部分を軸索といいます。
もっと、「ニューロン」について調べてみよう。
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