11. ニューラルネットワークとディープラーニング

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。

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。

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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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