多層パーセプトロン（MLP）の特徴

問題

多層パーセプトロン（多層パーセプトロン（MLP））に関する次の記述のうち、正しいものを1つ選べ。

多層パーセプトロン（MLP：Multi-Layer Perceptron）は、入力層と出力層の間に「隠れ層（中間層）」を追加したニューラルネットワークです。

隠れ層の各ノードに「非線形」な活性化関数（ReLUやシグモイドなど）を適用することで、単純パーセプトロンでは不可能だったXOR問題などの複雑な「非線形分離」が可能になりました。

これがディープラーニング（深層学習）へと発展していくすべての基礎となっています。

1. 多層パーセプトロン（MLP）は隠れ層があっても線形活性化関数のみでは非線形問題を学習できる。

誤り：隠れ層を何層重ねても、活性化関数がすべて「線形」であれば、数学的に1層のネットワークと同じ計算にまとまってしまい、非線形な関係を学習できません。

2. 多層パーセプトロン（MLP）は画像の位置関係を自動的に考慮できるため、CNNより画像処理に向いている。

誤り：MLPは入力データを1列に平坦化して処理するため、画像のような「縦・横の空間的な位置関係」を考慮できず、画像処理にはCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の方が適しています。

3. 多層パーセプトロン（MLP）は非線形活性化関数を用いることで非線形な関係を学習できる。

正しい：層を重ねる（多層化する）ことと、「非線形な活性化関数」を使うことの組み合わせにより、どんなに複雑な関数（境界線）でも近似できるようになります。

4. 多層パーセプトロン（MLP）はディープラーニングでは使用されない。

誤り：MLPはディープラーニングの最も基本的な構造であり、CNNやRNNなどの一部（全結合層）としても現在も広く使用されています。

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