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. A B C D None 3. A B C D None 4. 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 5. 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 6. A B C D None 7. 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 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. 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 13. A B C D None 14. A B C D None 15. A B C D None 16. 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 17. A B C D None 18. 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 19. A B C D None 20. A B C D None Time's up
