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ディープラーニングの手法 公式例題②

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 次の文章の(A),(B)の組み合わせとして,最も適しているものを1つ選べ。

 時系列データの分析には,もともと(A)が最も適していると考えられていたが,時系列データのひとつである音声処理の分野では(B)が非常に高い精度を記録している。

  1. (A)リカレントニューラルネットワーク (B)畳み込みニューラルネットワーク
  2. (A)リカレントニューラルネットワーク (B)Autoencoder
  3. (A)畳み込みニューラルネットワーク (B)リカレントニューラルネットワーク
  4. (A)畳み込みニューラルネットワーク (B)Autoencoder
  5. (A)Autoencoder (B)畳み込みニューラルネットワーク
  6. (A)Autoencoder (B)リカレントニューラルネットワーク

【出典】JDLA公式HP 例題

 

解答

 2

解説

 時系列データの分析手法に関する知識を問う問題です。適切に穴埋めすると次の通りになります。

 時系列データの分析には,もともと リカレントニューラルネットワーク が最も適していると考えられていたが,時系列データのひとつである音声処理の分野では Autoencoder が非常に高い精度を記録している。