単純パーセプトロンとXOR問題の限界

ミンスキーとパパートは1969年の著書で、単層パーセプトロンでは直線一本で分離できないXOR問題を学習できないことを厳密に証明し、第1次AIブームの冬の時代の契機となりました。 ア:正解です。隠れ層(中間層)を持たない単層パーセプトロンは線形分離可能なパターンしか学習できません。 イ:誤りです。多層化すればXORを解くことが可能でしたが、当時は多層ネットワークの学習法(バックプロパゲーション)が確立されていませんでした。 ウ:誤りです。単層である限り、いかなる活性化関数を用いても線形分離の限界を超えられません。 エ:誤りです。XORは0と1を入力として0か1を出力する典型的な二値分類問題です。

ローゼンブラットが考案した単純パーセプトロンと、ミンスキーとパパートが指摘した限界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G検定オリジナル模擬試験
ア
単純パーセプトロンは線形分離可能な論理和(OR)や論理積(AND)は表現できるが、線形分離不可能な排他的論理和(XOR)を単層では解くことができない。
イ
単純パーセプトロンは多層ネットワークにしても非線形問題を一切解くことができないと数学的に証明された。
ウ
単純パーセプトロンは活性化関数としてReLU関数を用いることで、単層のままでもXOR問題を完全に解決できる。
エ
XOR問題は3値分類問題であるため、二値分類器である単純パーセプトロンでは定義自体が不可能であった。