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問 2
第1章: AI（人工知能）人工ニューロン（ノード）を層状につないだニューラルネットワークの構造に関する記述として、最も適切なものはどれか。
A入力層と出力層の間にある隠れ層（中間層）を多層に重ねて学習させる手法が、ディープラーニングと呼ばれる正解
Bノード同士のつながりの強さを表す「重み」は、設計の段階で人間が固定値として与え、学習中に変化することはない
C入力層と出力層の2層だけで構成され、中間の層を持たない単純な構造こそがディープラーニングと呼ばれる仕組みである
D隠れ層の数を増やすほど、学習に必要なデータ量も計算量も少なくて済むようになる
解説
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）とそのつながり（シナプス）を模した人工ニューロン（ノード）を、入力層・隠れ層（中間層）・出力層という層状につないだ仕組みです。この隠れ層を多層に重ねて学習させる手法がディープラーニング（深層学習）と呼ばれます。したがって、中間の層を持たない2層構造をディープラーニングとする記述は誤りです。ノード間のつながりの強さを表す「重み」は、出力の誤差が小さくなるよう学習の過程で自動的に調整される値であり、人間が固定するものではありません。また層を深くするほど調整すべき重みが増えるため、必要なデータ量も計算量も一般には増加します。