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（入力ごとに重要度を掛けて足した値）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（グラフが直線にならない関係）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。
この問題に出た用語
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出典・参考
最終更新：2026-10-06／解説・選択肢ごとの解説は資格暗記が独自に作成しています。問題文と選択肢の出典は上記のとおりです。