AI実装検定A級-AI(偏微分)- 2024年9月27日 ailearn 1. A B C D None 2. 偏微分を使った最適化において、パラメータ更新の際に利用される代表的な手法はどれですか？ ニュートン法 k-最近傍法 勾配降下法 サポートベクターマシン None 3. 偏微分を用いる際に、関数が連続かつ微分可能でなければならない理由は何ですか？ 偏微分は積分の逆過程だから 関数が不連続な場合、値がゼロになるため 微分可能性と偏微分は無関係 微分が存在しない場合、偏微分も存在しないため None 4. 偏微分において、他の変数を「固定する」とはどういう意味ですか？ 他の変数をゼロにする 他の変数を無視する 他の変数の値を二次微分する 他の変数を定数として扱う None 5. 偏微分を使って勾配を求める際、勾配ベクトルは何を表しますか？ 関数の積分を表す 関数の値そのもの 微分の二次元版 各変数の変化率を示すベクトル None 6. 偏微分はどのような場面で使われますか？ 一変数の関数のみを扱う場合 積分を計算するとき 多変数の関数を扱い、特定の変数の影響を評価する場合 関数の極限を求めるとき None 7. A B C D None 8. A B C D None 9. A B C D None 10. A B C D None 11. A B C D None 12. A B C D None 13. A B C D None 14. A B C D None 15. 偏微分とは何を示す概念ですか？ 一変数関数の微分 2次導関数 複数の変数に依存する関数における、ある一つの変数に対する微分 関数の積分 None 16. A B C D None 17. A B C D None 18. A B C D None 19. A B C D None 20. A B C D None Time's up
