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平成30年度春季問題

問題1

AIにおけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか。

ア 試行錯誤しながら条件を満たす解に到達する方法であり、場合分けを行い深さ優先で探索し、解が見つからなければ一つ前の場合分けの状態に後戻りする。
イ 神経回路を模倣した方法であり、多層に配置された素子とそれらを結ぶ信号線で構成され、信号線に付随するパラメータを調整することによって入力に対して適切な解が出力される。
ウ 生物の進化を模倣した方法であり、与えられた問題の解の候補を記号列で表現して、それを遺伝子に見立てて突然変異、後輩、とう汰を繰り返して逐次的により良い解に近づける。
エ 物質の結晶ができる物理現象を模倣した方法であり、温度に見立てたパラメータを制御して、大ざっぱな解の候補から厳密な解の候補に変化させる。

AIにおけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか。

ア 試行錯誤しながら条件を満たす解に到達する方法であり、場合分けを行い深さ優先で探索し、解が見つからなければ一つ前の場合分けの状態に後戻りする。
イ 神経回路を模倣した方法であり、多層に配置された素子とそれらを結ぶ信号線で構成され、信号線に付随するパラメータを調整することによって入力に対して適切な解が出力される。
ウ 生物の進化を模倣した方法であり、与えられた問題の解の候補を記号列で表現して、それを遺伝子に見立てて突然変異、後輩、とう汰を繰り返して逐次的により良い解に近づける。
エ 物質の結晶ができる物理現象を模倣した方法であり、温度に見立てたパラメータを制御して、大ざっぱな解の候補から厳密な解の候補に変化させる。

解答：イ

＜解説＞

ディープラーニング（深層学習）とは、人工知能（AI）の一種で、コンピューターが大量のデータを学習して特徴を抽出する技術。人間の神経細胞を模したニューラルネットワーク（NN）を多層化したディープニューラルネットワーク（DNN）を基本とした学習手法であり、複数の層を用いた計算処理により、何に注目するべきかをAIが自己判断して学習モデルを構築する。

ア × 深さ優先探索の説明である。
イ 〇 ディープラーニングの説明である。
ウ × 遺伝的アルゴリズムの説明である。
エ × 焼きなまし法の説明である。