問題 No.2443
福島邦彦が考案したネオコグニトロンにおいて、視覚野の「単純細胞」と「複雑細胞」の機能を模して交互に配置される2種類の主要なセル（層）の組み合わせとして正しいものはどれか。
【正解の解説】
Sセル層とCセル層
Sセル層は特徴抽出を担う単純細胞を模し、Cセル層はその位置ズレを吸収する複雑細胞を模しています。人間が猫を見たとき、多少の角度や位置が変わっても「猫だ」と認識できるのは、この二つの細胞の連携プレイを模した構造があるからであり、現代のディープラーニングにおけるCNNの元祖となった非常に重要な仕組みです。
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【その他の選択肢の解説】
Xセル層とYセル層
XセルとYセルは視覚情報の伝達経路における細胞のタイプを指す用語であり、画像認識の階層構造を表すものとして出題されやすいため初学者は注意が必要です。ネオコグニトロンの構造を問われているのに、生体解剖学的な神経細胞の名前と混同させようとする出題者の罠なので、アルファベットの字面に惑わされないようにしっかり区別して覚えましょう。
P層とM層
P層（パルボ細胞層）やM層（マグノ細胞層）は、色や形、あるいは動きを処理する網膜・脳の部位の名称です。ネオコグニトロンという人工知能の歴史的なモデル用語と、実際の生物学的脳機能の用語を混ぜて受験者を混乱させる典型的なひっかけパターンなので、モデルの基本構成要素の名前としっかり切り分けて理解しておきましょう。
入力層と出力層
入力層と出力層はデータを最初に受け取り最後に結果を出す基本構造ですが、ネオコグニトロンの最大の特徴である「単純細胞と複雑細胞を交互に重ねる階層構造」を具体的に説明したものになっていません。どんなネットワークにも存在するありふれた言葉をあえて正解の選択肢の近くに配置することで、特殊な専門用語を忘れた受験者を誘導するよくある誤答パターンです。