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。
① 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。
② 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。
③ 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。
④ 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。
⑤ 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。
① 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。
② 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。
③ 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。
④ 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。
⑤ 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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