ニューラルネットワークの基本構成は?
- 入力層・隠れ層・出力層
- データ層・処理層・結果層
- 入力データ・演算処理・結果表示
- フィルター層・画像層・分類層
正解!
不正解...
正解は入力層・隠れ層・出力層です。
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隠れ層を持たない最も基本的なニューラルネットワークは?
- 単純パーセプトロン
- 多層パーセプトロン
- ディープラーニング
- ニューラルネットワーク
正解!
不正解...
正解は単純パーセプトロンです。
単純パーセプトロンは、1つの隠れ層も持たない最も基本的なニューラルネットワークです。
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複数の隠れ層を持つニューラルネットワークの構造は?
- 多層パーセプトロン
- 単純パーセプトロン
- SVM
- 決定木
正解!
不正解...
正解は多層パーセプトロンです。
多層パーセプトロンは、複数の隠れ層を持つニューラルネットワークで、ディープラーニングの基本構造です。
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多層ニューラルネットワークを用いた機械学習手法は?
- ニューラルネットワーク
- ディープラーニング
- 機械学習
- 教師なし学習
正解!
不正解...
正解はディープラーニングです。
ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の手法です。
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学習に多くのデータと高い計算リソースを必要とする手法は?
- ディープラーニング
- 単純パーセプトロン
- SVM
- ロジスティック回帰
正解!
不正解...
正解はディープラーニングです。
ディープラーニングは、大量のデータと計算資源を必要とします。
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汎用的な計算処理を担当するコンピュータの中核部品は?
- CPU
- GPU
- TPU
- SVM
正解!
不正解...
正解はCPUです。
CPUは汎用計算に優れており、一般的なプログラムの実行に使われます。
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ディープラーニングの学習処理に使われる、並列演算に特化したプロセッサは?
- GPU
- CPU
- TPU
- HDD
正解!
不正解...
正解はGPUです。
GPUは並列演算が得意で、ディープラーニングのような大量演算に向いています。
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Googleが開発したディープラーニング特化型プロセッサは?
- TPU
- CPU
- GPU
- SSD
正解!
不正解...
正解はTPUです。
TPU(Tensor Processing Unit)は、Googleが開発したディープラーニング専用のプロセッサです。
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CPU・GPU・TPUに関する説明として正しいものは?
- GPUとTPUは並列演算に強い
- CPUは汎用計算に適している
- TPUはGoogle開発
- すべて正しい
正解!
不正解...
正解はすべて正しいです。
それぞれのプロセッサには特徴があり、ディープラーニングの用途に応じて選択されます。
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ディープラーニングが活用されている分野として正しいものは?
- 画像認識
- 音声認識
- 医療画像解析
- すべて正しい
正解!
不正解...
正解はすべて正しいです。
ディープラーニングは、画像認識・音声認識・医療分野など幅広い分野で応用されています。
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ニューラルネットワークは、入力層・隠れ層・出力層から構成されます。