応用情報技術者 2018年 春期 午前2 問01
問題文
AIにおけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか。
選択肢
ア：試行錯誤しながら条件を満たす解に到達する方法であり、場合分けを行い深さ優先で探索し、解が見つからなければ一つ前の場合分けの状態に後戻りする。
イ：神経回路網を模倣した方法であり、多層に配置された素子とそれらを結ぶ信号線で構成され、信号線に付随するパラメタを調整することによって入力に対して適切な解が出力される。（正解）
ウ：生物の進化を模倣した方法であり、与えられた問題の解の候補を記号列で表現して、それを遺伝子に見立てて突然変異、交配、とう汰を繰り返して逐次的により良い解に近づける。
エ：物質の結晶ができる物理現象を模倣した方法であり、温度に見立てたパラメタを制御して、大ざっぱな解の候補から厳密な解の候補に変化させる。
AIにおけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか【午前2 解説】
要点まとめ
- 結論：ディープラーニングは多層の神経回路網を模倣し、パラメータ調整で学習する技術です。
- 根拠：多層構造のニューラルネットワークが特徴で、入力から出力までの信号伝達を最適化します。
- 差がつくポイント：他の選択肢は探索や進化、物理現象の模倣であり、ディープラーニングの本質とは異なります。
正解の理由
選択肢イは「神経回路網を模倣した方法であり、多層に配置された素子とそれらを結ぶ信号線で構成され、信号線に付随するパラメタを調整することによって入力に対して適切な解が出力される」とあります。これはディープラーニングの基本構造である多層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network）を正確に表現しています。パラメータ（重みやバイアス）を学習により調整し、複雑なパターン認識や分類を可能にする技術です。
よくある誤解
ディープラーニングを単なる探索や進化的アルゴリズムと混同しやすいですが、実際は多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法です。
解法ステップ
- 問題文の「ディープラーニング」に注目し、関連技術を思い出す。
- 選択肢の説明文から「多層」「神経回路網」「パラメータ調整」を含むものを探す。
- 他の選択肢が示す探索法や進化的手法、物理現象の模倣と区別する。
- 多層ニューラルネットワークを説明している選択肢イを正解と判断する。
選択肢別の誤答解説
- ア：深さ優先探索と後戻りは探索アルゴリズムであり、ディープラーニングとは無関係です。
- イ：正解。多層ニューラルネットワークの特徴を正しく説明しています。
- ウ：遺伝的アルゴリズムであり、生物の進化を模倣した最適化手法で、ディープラーニングとは異なります。
- エ：焼きなまし法（シミュレーテッドアニーリング）で、物理現象を模倣した最適化手法であり、ディープラーニングではありません。
補足コラム
ディープラーニングはニューラルネットワークの層を深くすることで表現力を高め、画像認識や自然言語処理など多様な分野で高い性能を発揮しています。パラメータの調整は主に誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）を用いて行われます。
FAQ
Q: ディープラーニングとニューラルネットワークの違いは何ですか？
A: ディープラーニングは多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法の総称で、単層のニューラルネットワークよりも深い構造を持ちます。
A: ディープラーニングは多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法の総称で、単層のニューラルネットワークよりも深い構造を持ちます。
Q: 遺伝的アルゴリズムはディープラーニングの一種ですか？
A: いいえ。遺伝的アルゴリズムは進化の仕組みを模倣した最適化手法であり、ディープラーニングとは異なる技術です。
A: いいえ。遺伝的アルゴリズムは進化の仕組みを模倣した最適化手法であり、ディープラーニングとは異なる技術です。
関連キーワード: ディープラーニング、ニューラルネットワーク、多層パーセプトロン、バックプロパゲーション、最適化アルゴリズム
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