ディープラーニングに関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
@ CNNは、従来の全結合層のネットワークに対して、活性化関数とシグモイド関数が新たに加わる。
A GPUや分散学習、ビット精度の削減などによってディープラーニングの高速化を実現できる。
B コンピュータに試行錯誤の過程から自立的に学習させようという強化学習は、教師あり学習に含まれる。
C 畳み込み層とプーリング層は、画像にビット演算子を用いるとシンプルで効率の良い実装ができる。
D ディープラーニングは、物体認識で効果を発揮し、物体検出やセグメンテーションでは効果がない。
A
@ CNNは、Convolutional Neural Networkの略で、畳み込みニューラルネットワークのことであり、全結合層ではなく、畳み込み層を用いたネットワークである。
A 正しい。GPU (Graphics Processing Unit) は、画像処理を行う主要部品であり、CPUよりも高速に画像処理演算を行うことができる。
B 強化学習は、正解を与えるのではなく、報酬を与えることで、自立的に学習していく。 教師あり学習は、正解を与えることで、学習していく。
なお、教師なし学習は、正解を与えず、データを与えるだけでグループ分けしていく学習である。
C 畳み込み層とプーリング層は、入力画像に対して畳み込み演算を用いる。
ビット演算子は、ビットを左右どちらかに移動させるものである。
D ディープラーニングは、物体検出やセグメンテーションでも効果を発揮する。
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