AI用語誤り発見
以下のディープラーニング関連用語の説明で誤っているものはどれか？
A.ニューラルネットワークの活性化関数（Activation Function）は、ニューロンの出力に非線形性を導入し、モデルの表現力を高める。
✓ この記述は正しい。活性化関数により非線形変換が実現され、複雑な関数を学習できるようになる。
B.勾配消失問題（Vanishing Gradient Problem）は、ネットワークが深いほど逆伝播時に勾配が指数関数的に増加する現象である。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、正しくは勾配が指数関数的に「減少」する問題です。
C.ReLU（修正線形ユニット）は、負の入力値を0に、正の入力値をそのまま出力する活性化関数である。
✓ この記述は正しい。シンプルで計算効率が良く、多くのニューラルネットワークで採用されている。
D.バックプロパゲーション（逆伝播）は、出力層から入力層へ向かって勾配を逆伝播させ、重みを更新する学習アルゴリズムである。
✓ この記述は正しい。チェーンルールを用いて各層の勾配を計算し、パラメータを効率的に最適化する。
この問題のポイント
この記述が誤りで、正しくは勾配が指数関数的に「減少」する問題です。
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