AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第4回 問62・ディープラーニングの要素技術（回帰結合層）

RNNの重みの共有

1. A

   系列の長さが違っても同じモデルで扱え、パラメータの数が系列の長さに依存しない

2. B

   時刻が進むほど、重みが自動的に大きくなる

3. C

   過去の情報を一切保持しなくてよい

4. D

   勾配消失が絶対に起こらない

正解と解説を見る

正解：A

RNNは時刻をまたいで重みを共有するため、長さの違う系列にも対応でき、パラメータ数も増えない。

RNNを時間方向に展開した図。同じ重みを共有しながら、前の時刻の状態を次へ渡す。

• A

  正しい。時間方向に重みを共有している。

• B

  誤り。重みは学習で更新されるもので、自動的に大きくならない。

• C

  誤り。隠れ状態で過去の情報を伝える。

• D

  誤り。長い系列では起こりやすい。

学習のポイント：共有する一方で、長期の依存関係は学習しにくい（勾配消失）点が課題。

問題一覧へ

このサイトの問題は、各試験の公開されているシラバスに沿って作ったオリジナルの模擬問題です。本試験の問題ではありません。日本ディープラーニング協会（JDLA）・一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）の公式サービスではありません。