20題ディープラーニングの基本構造であるニューラルネットワークの基礎的な構造の理解を問います。20題ディープラーニングの実装においてデファクトスタンダードであるPythonと、数値計算をするための各種ライブラリの実装知識を問います。20題ディープラーニングで頻出する数学の内容について、計算が出来るかを問います。高校数学の内容ですが、ごく一部大学数学が入ります。ニューラルネットワークとは生物の脳の神経回路網を参考に考案された数理モデルである。ニューラルネットワークには「順伝播」と呼ばれる処理がある。下記はこのニューラルネットワークの基本的な構造と順伝播の仕組みについて図示したものである。それぞれの設問に答えよ。最初に情報を受け取るニューロンの集合を(ア)層と呼ぶ。(ア)に当てはまる選択肢は次のうちどれか。ニューラルネットワークにおける順伝播の処理はPythonなどのプログラミング言語を用いることで比較的簡単に実装することができる。下記は2つのニューロンを用いた順伝播の処理を図示している。それぞれの設問に回答せよ。コンピュータは画像を認識するためには、画像を構成する最小要素「ピクセル」がもつ(ウ)の値を受け取る。(ウ)は各色に対応した0〜255の値をとる。(ウ)に当てはまる選択肢は次のうちどれか。Weightが下図に示された値をとるとき、a2の値として正しいものは次のうちどれか。ニューラルネットワークにおける順伝播の処理は、numpyで表現した行列計算を用いることで実装することができる。下記の図1は順伝播の処理を簡易的に図示したもの、図2は図1の処理をnumpyを用いて行なったものである。それぞれの設問に答えよ。図2において、(ク)に当てはまる正しい選択肢は次のうちどれか。ニューラルネットワークにおける順伝播の処理には伝播された情報の認識精度を向上させる役割の「バイアス項」がある。バイアス項は行列の足し算を用いることで実装することができる。それぞれの設問に答えよ。下図はバイアス項を含む順伝播の処理を図示したものである。a1の値を求める計算式として正しいものは次のうちどれか。ニューラルネットワークでは、各層に重みをかけて次の層の値を求める。各々の計算が大量にあるため、行列を利用することで一度に計算を行っている。ニューラルネットワークの順伝播では、活性化関数としてシグモイド関数を利用することが多い。シグモイド関数を利用すると、すべての実数を0~1の値に変換するため、確率として表現することが可能となる。Pythonでシグモイド関数を定義した下記の図について以下の設問に答えよ。ニューラルネットワークにおいて、直接的な計算はnumpyやscipyで行うのが一般的であるが、Pandasは、データの取り込みや事前のデータ加工あるいは、最終データの出力に利用される。下記図は、CSVからデータを取り込み、加工したのちに、numpyのarrayへと変換を行っているものである。空欄(ア)に当てはまるものを選べ。Pythonにはたくさんの機械学習モジュールがあるが、その一つがScikit-Learnである。Scikit-Learnは、数値計算ライブラリのNumPyとSciPyとやり取りするよう設計されており、実用面では、Evernoteで利用されている。下図は、Scikit-learnを利用して、サポートベクターマシーンによる教師あり学習を行っている図である。主成分分析とは?多次元データのもつ情報をできるだけ損なわずに低次元空間に情報を縮約する方法!多次元データを2次元・3次元データに縮約できれば、データ全体を視覚化することができる。視覚化によって、データが持つ情報を解釈しやすくなる。次の選択肢の内、当てはまるものを選びなさい。線形変換とは?線形変換とは数学的な意味でベクトルに行列をかけて行列を作る関数のこと!また、線形変換を行うことでベクトルの次元を変更し、ベクトルの回転、拡大・縮小を行う。次元を下げる場合は、元々のベクトルに格納されている成分が冗長な情報を有している、あるいはノイズを含んでいる場合に、それらを取り除く効果が期待できます。次元を上げる場合は、元々のベクトル(データ点)の表現では線形分離ができないが、高次元に埋め込むことで分離できる表現を見つける効果が期待できます。次の選択肢の内、当てはまるものを選びなさい。ベクトルを使えるとこんなことに繋がる!コンピュータが言語を扱うときに、単語をベクトル化するWord2Vecという概念があり、これは単語の意味や文法を捉えるために単語をベクトル表現化して次元を圧縮したものである。メリットとしては、単語間の意味に基いて関係性を理解することができるようになる。「東京」といった演算が可能になる。この手法の延長線としてfacebookよりfasttextという手法が提案された。次のベクトル計算で、(ア),(イ),(ウ)に当てはまるものを選びなさい。ア:6イ:24ウ:48。