⑥ DL要素技術
G検定 第540問
問題
自然言語処理においてRNNがCNNや単純な全結合層よりも適していた理由は何か。
A前の単語の文脈を記憶しながら次の単語を処理できるから✓ 正解
B画像をそのまま入力できるから
Cパラメータの更新が不要だから
DGPUなしで高速に動くから
正解
A：前の単語の文脈を記憶しながら次の単語を処理できるから
解説
言語のように前後の繋がりに意味があるデータを扱うには記憶を持つRNNが最適でした。
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 | 知識問題（多肢選択式）160問程度 |
| 試験時間 | オンライン試験100分・会場試験120分 |
| 受験料 | 13,200円（税込）※学生5,500円 |
| 合格基準 | 合格基準は公表されていない |
| 難易度 | ★★★☆☆（標準） |
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