ニューラル ネットワークでは、ニューロンの活性化値は、前の層からの入力、接続の重み、およびニューロン レベルのバイアスの組み合わせによって決まります。詳細な内訳は次のとおりです。
アクティベーション値の入力:
前の層のニューロンの活性化値: これらは、現在のニューロンへの入力として機能する、前の層のニューロンからの出力です。
接続に割り当てられた重み: ニューロン間の各接続には関連する重みがあり、これによって入力信号の強度と方向が決まります。
ニューロン レベルでの個別のバイアス: 各ニューロンには入力の合計を調整するバイアス値があり、これにより活性化関数をシフトできます。
計算：
活性化値は、前の層からの重み付けされた入力を合計し、バイアスを追加することによって計算されます。
式: z=∑(wiai)+bz = \sum (w_i \cdot a_i) + bz=∑(wiai)+b、ここで wiw_iwi は重み、aia_iai は前のレイヤーからのアクティベーション値、bbb はバイアスです。
次に、この合計に活性化関数 (シグモイド、ReLU など) を適用して、最終的な活性化値を取得します。
オプション A が正しい理由:
オプション A は、活性化値の計算に関係するすべてのコンポーネント (個々のバイアス、前のレイヤーの活性化値、および接続の重み) を正しく識別します。
他の選択肢を排除する:
B. 前の層のニューロンの活性化値と、ニューロン間の接続に割り当てられた重み: このオプションでは、重要なバイアスが失われます。
C . ニューロン レベルでの個々のバイアスと、ニューロン間の接続に割り当てられた重み: このオプションでは、前のレイヤーからのアクティブ化値が失われます。
D . ニューロン レベルでの個々のバイアスと、前のレイヤーのニューロンの活性化値: このオプションでは、重要な重みが失われます。
参照：
ISTQB CT-AI シラバスのセクション 6.1「ニューラル ネットワーク」では、ニューラル ネットワーク内のニューロンのコンポーネントと機能について説明します。
「ニューラル ネットワークの活性化関数」(ISTQB CT-AI シラバス、セクション 6.1.1)。