2018年10月30日

平成30年度 技術士第一次試験問題 情報工学部門 V−10

V−10
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。



【正解】 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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posted by ファーストマクロ at 00:22| Comment(0) | H30技術士一次試験(情報工学)
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