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。

選択肢

• 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、結果の信頼度を出力する。
• 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。

正解と解説

正解：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。

活性化関数は、1つのニューロンの中で入力の重み付き合計を受け取り、それを変換して次のニューロンへ渡す値を決める関数です。非線形な変換を挟むことで、単純な直線では表せない複雑な関係も学習できるようになります。

選択肢ごとの解説

• ア信頼度の算出は活性化関数の役割ではない。
• イ中間層のニューロン数は設計時に決めるもの。
• ウニューロン数を求める関数ではない。
• エ正しい。入力から次へ渡す値を計算して出力する。

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