ディープラーニングを支える人工ニューラルネットワークの基本構造と動作原理に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典生成AIパスポートオリジナル模擬試験
ア
ニューラルネットワークの各層では入力ベクトルに重み行列を掛け算してバイアスを加算する線形変換のみが行われ、計算効率を保つため非線形な関数は一切排除されている。
イ
ノード（人工ニューロン）は前の層からの入力に重みを乗じて合算し、活性化関数（Activation Function）を通すことでネットワーク全体に非線形な表現力を獲得させる。
ウ
誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）は、入力層から出力層に向けて順番に信号を伝達しながら、各ノードの結合重みの初期値を完全にランダムに初期化し直す手法である。
エ
層の数（隠れ層の深さ）をどれだけ増やしても表現力は数学的に一切向上せず、常に単純な単層パーセプトロンと全く同一の直線的な決定境界しか引くことができない。