G検定模擬試験set1 - 未解答
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
画像生成とは,何もない状態,もしくはある入力値に応じて目標の画像を生成する技術である.今最も利用されている画像生成手法は,GAN という生成敵対ネットワークである.特に,あるランダムな数値の入力値をもとに画像生成を行う DC（ア）やある文章から画像を生成する Attention（ア）などが有名である.このネットワークは（イ）と（ウ）から構成されており,（イ）は（エ）を騙すような画像を出力し,（ウ）は（イ）から出力された画像と本物の画像とを分類するようにそれぞれ学習する.このように学習することで,（イ）は適切な画像を出力することが可能となる.
（ウ）に当てはまらない選択肢を 1 つ選べ.
勾配降下法においてパラメータの更新量を決める（ア）の決定は重要である.例えば（ア）が小さすぎると（イ）などの課題が生じるため,（ウ）などの様々な（ア）調整手法が提案されている.
（解説あり）（イ）に当てはまらない選択肢を 1 つ選べ.
畳み込みニューラルネットワークは,畳み込み層とプーリング層を積み上げた構成をしている.画像データを用いた場合,畳み込み層では,出力画像のサイズを調整するために元の画像の周りを固定の値で埋める（ア）を行う.プーリング層では畳み込み層の出力を圧縮するプーリングを行う,（イ）などの手法がある.
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
RNN は（ア）系列データの処理に長けているニューラルネットワークである.RNN は,（イ）勾配消失問題が起きやすいという特徴を持っていたが,RNN の一種である LSTM では（ウ）を含む LSTM Block を組み込むことで,長期間の系列情報に対しても勾配消失せずに学習を行うことができる.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
機械学習において,重み更新に関わる単位として,（ア）と（イ）がある.（ア）は,重みが更新された回数であり,（イ）は訓練データを何回繰り返し学習したかを表す単位である.また一回の（ア）に用いるサンプル数は（ウ）と呼ばれる.
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
画像データに対しては,前処理を施すことが多い.カラー画像を白黒画像に変換して計算量を削減する（ア）や,細かいノイズの影響を除去する（イ）,画素ごとの明るさをスケーリングする（ウ）などがこれに含まれる.
（解説あり）（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ニューラルネットワークには（ア）などの多くのハイパーパラメータが存在し,これらの値が精度に大きな影響を与える.ハイパーパラメータのチューニング方法としては,パラメータの候補値を指定し,それらの組み合わせを調べる（イ）などがある.また,近年は,ハイパーパラメータを含め最適化問題とする（ウ）が効率的なチューニング方法として注目をあびている.
（解説あり）以下の文章をよく読み,末尾の設問に答えよ.
AI 技術の進展により一般に普及する可能性が急激に高まってきたのが,小型無人機 （以下ドローン） である.他方でこれまでに存在しなかった新しいプロダクトで,人々がこれまで意識することのなかった空域などの問題が生じてきた.例えば,ドローンを飛ばす空域は,飛ばすのに許可が必要な空域がある.またドローンはその利用方法に応じて,承認が必要となることがある.
ドローンの飛行規制について,「正しくないもの」を選択肢から 1 つ選べ.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
大きなニューラルネットワークなどの入出力をより小さなネットワークに学習させる技術として,（ア）がある.（ア）とは,すでに学習されているモデル（教師モデル）を利用して,より小さくシンプルなモデル（生徒モデル）を学習させる手法である.こうすることにより,生徒モデルを単独で学習させる場合よりも（イ）ことができる.
loading!!
