G検定（ジェネラリスト検定） 人工知能とその動向 練習問題 第19問: ネオコグニトロンとLeNetの関係の説明として、最も適切なものはどれか。

正解: 4. ネオコグニトロンは視覚系に着想を得た畳み込みの構造を持ち、LeNetは畳み込みネットワークを誤差逆伝播法で学習させて文字を認識した

肢4が正解です。Goodfellowらの『Deep Learning』は、福島のネオコグニトロン（1980）が哺乳類の視覚系の構造に着想を得て、現代の畳み込みネットワークの設計要素の大半を備えていたが、学習には層ごとの教師なしクラスタリングを用いたとしています。Dive into Deep Learningの7.6節によると、LeNetはLeCunが手書きの数字を認識するために発表した（LeCunら, 1998）畳み込みネットワークです。『Deep Learning』9.10節は、LeCunら（1989）が1次元の畳み込みで使われていた誤差逆伝播法を画像の2次元の畳み込みに当てはめたとしています。肢1は学習法の対応が逆です。肢2について、同書の第1章はネオコグニトロンが後の畳み込みネットワークの基礎になったとしています。肢3は、LeNetの特徴である局所受容野と重みの共有を否定しています。

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