G検定(ジェネラリスト検定) ディープラーニングの概要 練習問題 第1問: 2つの2値入力 x1、x2 のうち、ちょうど一方が1のときに1を、それ以外のときに0を出力するXOR(排他的論理和)の学習について、最も適切なものはどれか。
ディープラーニングの概要
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第1問
2つの2値入力 x1、x2 のうち、ちょうど一方が1のときに1を、それ以外のときに0を出力するXOR(排他的論理和)の学習について、最も適切なものはどれか。
解答と解説を先に見る
先に見ると、この問題は今回は育ちません。
正解: 2. 隠れ層を持つ多層パーセプトロンは、入力を線形に分けられる特徴へ変換し、出力層で分けることでXORを表現できる。
肢2が正解です。Deep Learning(Goodfellowら)の6.1節は、線形モデルではXORを表現できないことを示したうえで、2個の隠れユニットを持つ隠れ層1層のネットワークが、線形モデルで分けられる特徴空間を学ぶことでXORを解く例を挙げています。
肢1は不適切で、同書第1章のとおり、パーセプトロンのような線形モデルはXORを学習できず、学習回数を増やしても変わりません。
肢3は不適切で、XORの4点は1本の直線では分けられません(線形分離不可能)。
肢4は不適切で、同書の例は隠れユニット2個で足りています。単純パーセプトロンの限界は学習不足ではなく、モデルの形そのものにある点を押さえましょう。
関連キーワード: 単純パーセプトロン・多層パーセプトロン・隠れ層・入力層・出力層・XOR
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