CNN主要モデル - LeNet・AlexNet・ResNet・ViTまで・RNN・LSTM・GRU - 時系列処理のニューラルネットを確認する二問
週刊コラム /
同じ分野の二つの教材から、確認問題を一問ずつ選びました。自分の答えを決めてから解説を開き、迷ったところは元の教材で振り返りましょう。
このサイトの教材にある問題と解説を使う復習回です。会話は編集上の表現です。
教材の問題で振り返ろう
白銀 ゆき
この確認の一問を、自分の言葉で振り返ってみます。
CNN主要モデル - LeNet・AlexNet・ResNet・ViTまで
若葉 みどり 先生
教材にある確認の一問を、考えてみましょうね。
若葉 みどり 先生
2015年に登場し、残差接続 (スキップ接続) を導入することで152層以上の超深層学習を可能にしたCNNモデルはどれか。
- VGG
- ResNet
- AlexNet
- EfficientNet
こたえと解説を見る
正解: ResNet
ResNet (Residual Network)は2015年にHe等が提案したCNNで、残差接続により勾配消失問題を解決し、152層以上のネットワーク学習を可能にしました。
ILSVRC 2015優勝。
教材: CNN主要モデル - LeNet・AlexNet・ResNet・ViTまで
RNN・LSTM・GRU - 時系列処理のニューラルネット
若葉 みどり 先生
この教材の問題文と選択肢を、読んでみようね。
若葉 みどり 先生
LSTMが持つ3つのゲート機構の組合せとして最も適切なものはどれか。
- 入力・中間・出力ゲート
- 忘却・入力・出力ゲート
- 読み込み・書き込み・削除ゲート
- 更新・リセット・出力ゲート
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正解: 忘却・入力・出力ゲート
LSTMの3ゲートは忘却ゲート・入力ゲート・出力ゲートです。
忘却ゲートで何を忘れるか、入力ゲートで何を記憶するか、出力ゲートで何を出力するかを学習します。
『更新・リセット』はGRUの2ゲートです。
教材: RNN・LSTM・GRU - 時系列処理のニューラルネット
解説から教材へ戻ろう
桜井 もも
教材へのリンクから、続きの説明をたどってみたいな。
復習した教材
- CNN主要モデル - LeNet・AlexNet・ResNet・ViTまで（照合 2026-11-02）
- RNN・LSTM・GRU - 時系列処理のニューラルネット（照合 2026-11-02）