2023-異なる意見の検出器-解説
- 考案国：ドイツ
- 正解
- 説明
- 正解は２つあります。
- 2つの判定ボックスのうち，1つは A が YES 状態で B が NO 状態のときに YES 状態になり，もう1つは A が NO 状態で B が YES 状態のときに YES 状態になります。2つの判定ボックスのいずれかが YES 状態になると，出力ボックス（ランプ）の状態も YES に設定されます。したがって，ビバ子とビ太郎の意見が異なる場合に限り，ランプが点灯します。
- 次の図では，1つの解法での，可能なすべての入力の組み合わせに対してのワイヤとボックスの状態を示しています。
"A: YES, B: NO" "A: NO, B: YES" "A: YES, B: YES" "A: NO, B: NO" 
- 実際のコンピュータでは
- 「異なる意見の検出器」は，2つの YES/NO 入力を取り，2つの入力が異なる場合に限り YES と評価します。この機能は XOR （排他的論理和）と呼ばれます。これは，どちらか一方の入力だけが YES の場合に限り，かつ，両方が YES でない場合に YES と評価するためです。
- YES， No の入力値は通常，真(True)/偽(False)と呼ばれ，それらを処理する関数は論理演算子と呼ばれます。論理演算子はすべてのコンピュータの基盤です。
- 排他的論理和 (XOR) は，入力のいずれかが真の場合（一方が真で他方が偽）に真と評価される論理演算子です。一方の入力が真で他方が偽の場合に限り真となります。条件式の様々な入力の真/偽の状態に関係なく，異なっているかどうかだけを見極めようとするとき，排他的論理和は非常に有用です。
- YES/NO ユニットのネットワークは，簡略化された多層パーセプトロンです。パーセプトロンは，1957年にフランク・ローゼンブラットによって提案された単純なタイプの人工ニューラルネットワークです。XOR 関数を実装するために入力と出力の間に追加の層が必要という事実により，人工ニューラルネットワークの可能性は長年保留されてきました。しかし現在では，人工ニューラルネットワークは，例えば画像処理などの機械学習技術で一般的に使用されるようになっています。通常，接続の重み（このタスクでは負の接続と正の接続のより一般的なケース）は手動で選択されることなく，正しい出力が与えられる教師データから自動的に学習されます。
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