生成AIパスポート試験 生成AIの仕組みと歴史 練習問題 第9問: RNN(回帰型ニューラルネットワーク)がシーケンスデータを扱う際の特徴として最も適切なのはどれか。
問題 9 / 36あと 2 問で 30% に到達
初級生成AIの仕組みと歴史難易度目安 約 80%
RNN(回帰型ニューラルネットワーク)がシーケンスデータを扱う際の特徴として最も適切なのはどれか。
解答と解説を先に見る(クリックで展開)
正解: 1. 前の時点の隠れ状態を次の時点へ受け渡し、過去の情報を現在の処理に反映する
RNNはリカレント層で隠れ状態を時点間に引き継ぎ、シーケンスの文脈を処理する。「時点を独立」は順序情報を利用できない。「縦横位置だけ」はCNNに寄った説明であり、「生成器と識別器の勝敗」はGANの構成を混同している。
関連キーワード: RNN・リカレント層・隠れ状態・シーケンスデータ
解答すると次へ進めます
次のステップ
この問題が解けたら、本試験はどうですか?
本番形式の模擬試験で実力チェックPremium (月480円)Premium (ご利用中)本番と同じ制限時間
広告

