⑥ DL要素技術
G検定 第494問
問題
中間層ではなく最終的な出力層の値を次の時刻の入力として利用するRNNのアーキテクチャを何と呼ぶか。
Aエルマンネット
BLSTM
Cジョルダンネット✓ 正解
DGRU
正解
C：ジョルダンネット
解説
出力層の情報を記憶して次の入力に利用するタイプのリカレントニューラルネットワークです。
分野解説：⑥ DL要素技術
ディープラーニングを構成する代表的なモデルや技術を学ぶ分野です。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型ニューラルネットワーク（RNN・LSTM）、オートエンコーダ、ドロップアウトや正規化などの学習を安定させる技術が問われます。各モデルがどのようなデータや課題に適しているかを区別することが重要です。要素技術は応用分野の土台になるため、仕組みの概要と特徴を結びつけて理解しておきましょう。
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G検定について
AI・ディープラーニングを事業に活かす力を証明
| 主催 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA） |
|---|---|
| 出題形式 | オンライン実施・多肢選択式・約200問 |
| 試験時間 | 120分程度（実施回により変動するため公式サイトで要確認） |
| 受験料 | 13,200円（税込）程度（割引制度あり。年度により変動するため公式サイトで要確認） |
| 合格基準 | 合格ラインは非公表（おおむね正答率6〜7割が目安と言われる） |
| 難易度 | ★★★☆☆（標準） |
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