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人工知能

yasuokaの日記: 日本ディープラーニング協会におけるRNN (Recurrent Neural Network)

日記 by yasuoka

ネットサーフィンしていたところ、日本ディープラーニング協会のG検定の例題というページに、かなり面白い問題が出題されているのを見つけた。

Q. RNN(Recurrent Neural Network)が自然言語処理の分野で精度の向上に寄与した理由として、最も適しているものを1つ選べ。

  1. 畳み込み層で畳み込み処理を行うことにより、単語の出現位置から文脈を読み取れるようになったため。
  2. 隠れ層で過去の情報を保持できるようになり、文字の並びから意味を抽出できるようになったため。
  3. ネットワークの外部に記憶部分を設けることで、文章のパターンを簡単に参照できるようになったため。
  4. 正しい文章の出力ができるようになるまで繰り返し自動で学習できるようになったため。

私(安岡孝一)の勉強が足りないのか、どの選択肢も不適切に見える。1は「畳み込み」がCNN (Convolutional Neural Network)の話なので、不適切。2は「文字の並びから意味」ではなく「離れた単語間の共起確率」あたりなので、不適切。3はTransformerの話っぽいが、RNNそれ自体の話じゃないので、不適切。4は強化学習の話っぽいが、それはRNNに限らないし、やっぱり不適切。うーん、この日本ディープラーニング協会って、かなり色々な方々が関与してるらしいので、きっと適切な選択肢があるはずなのだけど、やっぱり、私の勉強が足りないのかなぁ。

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