パーセプトロンを起点とするニューラルネットワーク研究の流れに関する記述として、最も適切なものはどれか。
- 11958年にフランク・ローゼンブラットが提案した単純パーセプトロンは、XORのような線形分離不可能な問題も解けることが示された。
- 2マービン・ミンスキーらが、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ことを指摘し、その後ニューラルネットワーク研究は一時下火になった。
- 3誤差逆伝播法は2012年の画像認識コンテストで初めて提案され、これにより多層ニューラルネットワークの学習が初めて可能になった。
- 4ニューラルネットワークは層を深くするほど学習が容易になることが早くから知られており、多層化に伴う技術的な課題は特に存在しなかった。
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正解：2
マービン・ミンスキーとシーモア・パパートは、1969年の著書『パーセプトロン』で、ローゼンブラットの単純パーセプトロンは線形分離可能な問題しか解けず、XORのような問題は解けないことを示しました。この指摘をきっかけに、ニューラルネットワーク研究は一時下火になりました。誤差逆伝播法は1986年にラメルハートらによって広く知られるようになった手法で、2012年に提案されたものではありません。また、層を深くすると勾配消失などで学習が難しくなることが、長いあいだディープラーニング実現の壁でした。「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」を押さえましょう。
根拠：M. Minsky & S. Papert『Perceptrons』(1969)