プログラミング応用

17問 • 2年前

Rion

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問題一覧

形式言語ヒトの思考過程を(1)し、(2)・(3)で表した体系。自然言語に(4)する概念。 (5)と(6)から構成

モデル化, 文字, 記号, 対立, 記号, 構文

オートマトンとは情報を自動処理する装置の()

数学的モデル

DFAとは (1)のこと一つ入力に対し遷移先が(2) NFAとは (3)のこと一つ入力に対し遷移先が(4) 入力がなくても遷移することがある(5)

決定性有限オートマトン, 一つ, 非決定性有限オートマトン, 複数, ε-遷移

(1) 文法記述のための記号。言語記述には現れない (2) 言語記述に現れる記号 (3) 最初に用いられる(1) (4) 書き換えが可能であることを定義

非終端記号, 終端記号, 初期記号, 生成規則

(1)(0型) Pに書き換え制約なし (2)(1型) PにAbC→ABCという書き換え制約 (3)(2型) Pにa→Aという書き換え制約 (4)(3型) 書き換え規則が表現できないチョムスキー階層書き換え制約 (1)<(2)<(3)<(4)

句構造文法, 文脈依存文法, 文脈自由文法, 正規文法

句構造文法:(1)→テープは(5) 文脈依存文法:(2)→テープは(6) 文脈自由文法:(3)→テープは(7) 正規文法:(4)→テープは(8) (1)~(4)

チューリングマシン, 線形有界オートマトン, プッシュダウンオートマトン, 有限状態オートマトン

句構造文法:(1)→テープは(5) 文脈依存文法:(2)→テープは(6) 文脈自由文法:(3)→テープは(7) 正規文法:(4)→テープは(8) (5)~(8)

無限, 有限, スタック構造, なし

万能チューリングマシンあらゆるチューリングマシンを()ことが可能なチューリングマシン

模倣する

標本化:(1)な信号を(2)に測定すること音楽CDの標本化周波数は(3) 量子化:信号の大きさを(2)な値で(4)すること音楽CDの量子化ビット数は(5)bit→(6)段階

連続的, 離散的, 44.1, 近似, 16, 65536

(1)→(2)→(3) この手順を適用してデジタル信号に変換する方式→(4)

標本化, 量子化, デジタル化, パルス符号変調

静止画方式 (1):静止画像の不可逆圧縮方式 (2):Windows等で用いられる画像ファイル形式 (3):256色以下の画像・透過・アニメーション形式 (4):(3)の後継を想定して開発された可逆圧縮方式 (5):主にベクトル画像を扱うことができる画像方式

JPEG, BMP, GIF, PNG, EPS

動画方式 (1):(2)や(3)などに基礎である動画の圧縮規格 (2):動画の標準規格 (3):動画の動画の圧縮規格 (4):JPEG画像を連続表示することを想定した動画圧縮形式 (5):画像・音声・字幕・静止画等を格納可能なマルチメディアコンテナ

H.261, MPEG-1/2/4, H.264, Motion JPEG, MP4

音声方式 (1):パルス符号変調、無圧縮のデジタル化方式 (2):(1)等を圧縮する方式、および、音声ファイルフォーマット (3):Windows等で使われる音声ファイルフォーマット

PCM, MP3, WAV

( )(a1,a2,d) 初項a1で公差dの等差数列を生成する

numpy.arange

(1)学習:入力と出力を対応付ける関数を生成 (2)学習:入力のみを解析して特徴を抽出 (3)学習:周囲環境と情報をやりとりしながら最適化

教師あり, 教師なし, 強化

ニューラルネットワーク入力に対して線形変換を行う(1)(ユニット)がネットワーク状に結合したモデル入出力に併せてユニットの(2)を(3)することで学習を行う重みを自動調整するアルゴリズムとしては、主に(4)(誤差逆伝達法)が使われる

処理単位, 重み付け, 自動調整, バックプロパゲーション

(1)を行う(2)によって多層化されることから(3)による機械学習は(4)(深層学習)と呼ばれる (2)では『(5)』として(1)が行われる

非線形変換, 中間層, ニューラルネットワーク, ディープラーニング, 活性化関数

単語2

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単語変化

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単語名詞

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文

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単語動詞

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横山先生

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箱山先生

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歴史と文化Ⅰ 後期中間

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説明

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用語

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単語変化

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文

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箱山先生

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単語名詞

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単語変化

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単語名詞以外

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単語名詞

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単語名詞以外

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単語変化

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動詞

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Practical English Ⅱ

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材料化学概論

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モデル化, 文字, 記号, 対立, 記号, 構文

オートマトンとは情報を自動処理する装置の()

数学的モデル

DFAとは (1)のこと一つ入力に対し遷移先が(2) NFAとは (3)のこと一つ入力に対し遷移先が(4) 入力がなくても遷移することがある(5)

決定性有限オートマトン, 一つ, 非決定性有限オートマトン, 複数, ε-遷移

(1) 文法記述のための記号。言語記述には現れない (2) 言語記述に現れる記号 (3) 最初に用いられる(1) (4) 書き換えが可能であることを定義

非終端記号, 終端記号, 初期記号, 生成規則

句構造文法, 文脈依存文法, 文脈自由文法, 正規文法

句構造文法:(1)→テープは(5) 文脈依存文法:(2)→テープは(6) 文脈自由文法:(3)→テープは(7) 正規文法:(4)→テープは(8) (1)~(4)

チューリングマシン, 線形有界オートマトン, プッシュダウンオートマトン, 有限状態オートマトン

句構造文法:(1)→テープは(5) 文脈依存文法:(2)→テープは(6) 文脈自由文法:(3)→テープは(7) 正規文法:(4)→テープは(8) (5)~(8)

無限, 有限, スタック構造, なし

万能チューリングマシンあらゆるチューリングマシンを()ことが可能なチューリングマシン

模倣する

標本化:(1)な信号を(2)に測定すること音楽CDの標本化周波数は(3) 量子化:信号の大きさを(2)な値で(4)すること音楽CDの量子化ビット数は(5)bit→(6)段階

連続的, 離散的, 44.1, 近似, 16, 65536

(1)→(2)→(3) この手順を適用してデジタル信号に変換する方式→(4)

標本化, 量子化, デジタル化, パルス符号変調

JPEG, BMP, GIF, PNG, EPS

H.261, MPEG-1/2/4, H.264, Motion JPEG, MP4

PCM, MP3, WAV

( )(a1,a2,d) 初項a1で公差dの等差数列を生成する

numpy.arange

(1)学習:入力と出力を対応付ける関数を生成 (2)学習:入力のみを解析して特徴を抽出 (3)学習:周囲環境と情報をやりとりしながら最適化

教師あり, 教師なし, 強化

処理単位, 重み付け, 自動調整, バックプロパゲーション

(1)を行う(2)によって多層化されることから(3)による機械学習は(4)(深層学習)と呼ばれる (2)では『(5)』として(1)が行われる

非線形変換, 中間層, ニューラルネットワーク, ディープラーニング, 活性化関数