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再帰ニューロンを説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 再帰ニューロンは、フィードフォワード型のニューラルネットワークで用いられるパーセプトロンと異なり、 ( Q1 ___ ) を持つ． このような構造から、再帰ニューロンは、現在のタイムステップの入力だけでなく 1 つ前のタイムステップの ( Q2 ___ )も入力として受け取る． [Q1の選択肢] 1. 後ろ方向の接続 2. 横方向の接続 3. 未来方向の接続 [Q2の選択肢] 1. 重み 2. 入力 3. 出力

RNN の説明として正しいものを選択肢から選んでください． 1. RNN は画像データの解析・分類タスクで広く使用されている． 2. RNN は機械翻訳タスクに応用することはできない． 3. RNN では、過去の入力から現在までの時系列データとを入力として受け取り、未来のデータを予測することができる． 4. RNN はバックプロパゲーションでく訓練することができない．

RNN の説明として正しいくないものを選択肢から選んでください． 1. RNN では画像のキャプション付けができる． 2. RNN は機械翻訳や文章の感情分析のタスクで利用できる． 3. RNN では、過去の入力から現在までの時系列データとを入力として受け取り、未来のデータを予測することができる． 4. RNN はバックプロパゲーションでく訓練することができない．

次の選択肢の中でシーケンス（時系列データ）ではないものを選んでください． 1. 文字 2. 脳波 3. 画像 4. 株価

次の選択肢の中でシーケンス（じけではないものを選んでください． 1. 画像 2. 文字 3. 脳波 4. 株価

VGG を説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 から選んでください． VGG は、畳み込み層とプーリング層から構成される ”基本的” な CNN であり、畳み込み層や全結合層を合計 ( Q1 ___ ) まで積み重ねるのが特徴である． VGG は (Q2 ___ ) ため、多くの技術者に好まれて使われている． [Q1の選択肢] 1. 16 か 19 2. 13 か 19 3. 12 か 14 [Q2の選択肢] 1. 多くの論文が出されている 2. RAM をあまり使用しない 3. 構造が簡単である

ResNet を説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 からそれぞれ選んでください． ResNet は ( Q1 ___ ) のネットワークをベースとしており、 ( Q2 ___ ) を取り入れることで層を深くしても学習効率を下げることなく訓練が行われる． [Q1の選択肢] 1. VGG 2. GoogLeNet 3. LeNet-5 [Q2の選択肢] 1. エスケープ接続 2. サルベージ接続 3. スキップ接続

ResNet を説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 からそれぞれ選んでください． ResNet は ( Q1 ___ ) のネットワークをベースとしており、 ( Q2 ___ ) を取り入れることで層を深くしても学習効率を下げることなく訓練が行われる． [Q1の選択肢] 1. GoogLeNet 2. LeNet-5 3. VGG [Q2の選択肢] 1. スキップ接続 2. エスケープ接続 3. サルベージ接続

CNN に置けるメモリ要件を説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 から選んでください． CNN モデルでバックプロパゲーションをするためには、前進パス中で求めた中間値が全て必要となる． よって、入力のサイズや特徴マップの数が大きくなると多くの RAM が必要となる． よって、RAM が足りずに訓練がクラッシュする場合には、( Q1 ___ ) と良い． 1. 訓練エポックを減らす 2. 訓練バッチサイズを小さくする 3. 前結合層を増やす

プーリングを説明している以下の文で空欄に対して不適切な単語を選択肢 1 ~ 3 から選んでください． ( 2 つは適切です．） プーリング層は、畳み込み層と同様に前層の一部の出力を入力として受け取り集計することで、入力画像を圧縮する． そうすることで、( Q1 ___ )の削減につながる． 1. 訓練イテレーション 2. 学習率 3. パラメータ数