単純パーセプトロンの限界に関する問題

問題

単純パーセプトロン（Single-layer Perceptron）について、以下の記述のうち誤りを1つ選べ。

単純パーセプトロン（Single-layer Perceptron）は、入力層と出力層のみからなる初期のニューラルネットワークです。

1本の直線（平面）でデータを2つのグループに分ける「線形分離可能な問題」しか解けないという致命的な弱点がありました。

特に、排他的論理和（XOR）と呼ばれる単純な問題すら解けないことが1969年にミンスキーらによって指摘され、その後のニューラルネットワーク研究が冬の時代（第1次AI冬の時代）を迎える原因となりました。

1. 単純パーセプトロンは線形分離可能な問題しか解けない。

正しい：単純パーセプトロンは1本の直線で分割できる問題（ANDやORなど）のみ解くことができ、曲線や複雑な境界線が必要な非線形問題は解けません。

2. 単純パーセプトロンは入力層と出力層のみで構成される。

正しい：入力層と出力層が直接つながっており、間に「隠れ層（中間層）」が存在しないのが単純パーセプトロンの構造です。

3. 単純パーセプトロンは非線形活性化関数を用いることでXOR問題を解ける。

誤り：ステップ関数などの非線形活性化関数を用いたとしても、層が1つ（隠れ層なし）である限りXORのような非線形分離問題は解けません。解決には「多層化」が必要です。

4. 単純パーセプトロンの限界は1969年に指摘された。

正しい：マービン・ミンスキーとシーモア・パパートの著書『パーセプトロン』によって数学的に限界が証明され、研究予算が凍結される事態を招きました。

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