問題 No.167
迷路やカーナビの最短経路探索において使われるA*探索アルゴリズムでは、スタート地点から現在地までの「実際の移動コスト」だけでなく、現在地からゴール地点までの残りの距離を大まかに予測する「推定コスト」を組み合わせて計算を行う。この、正解に効率よく辿り着くために設定する経験則や予測値のことを何というか。
【正解の解説】
ヒューリスティック関数
ヒューリスティック関数とは、探索において「こっちの方が近そう」という大まかな予測値を計算するための「経験的なルール」のことです。
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【その他の選択肢の解説】
ハイパーパラメータ
ハイパーパラメータとは、学習率など、人間が事前に決めておく「学習の設定値」のことです。
損失関数
損失関数とは、AIの予測値と正解との間の「ズレ」を計算するための関数のことです。
活性化関数
活性化関数とは、ニューラルネットワークにおいて、受け取った信号を次のニューロンに伝えるかどうか、どの程度伝えるかを決める関数です。