スリーエム ジャパンは3月19日、グローバルで実施した科学に対する意識、地球との関連性、社会への影響を継続的に把握することを目的とした 活性化関数の使い分け・選び方に関しては、中間層と出力層で分けて考えられます。中間層で活用する活性化関数を選ぶ上での観点としては「学習効率が大きいか」「勾配消失問題を防げるか」「過学習が防げるか」という観点でReLU 今回は代表的な活性化関数であるステップ関数、シグモイド関数、ReLU関数についても解説します。 目次 [ 非表示にする] 1 活性化関数とは. 1.1 活性化関数の役割. 1.2 ステップ関数. 1.3 シグモイド関数. 1.4 ReLU関数. 2 まとめ. 活性化関数とはどのような関数なのでしょうか。 以下の図を見ながら考えていきましょう。 パーセプトロン は y′ = w0 +w1x1 + w2x2 を計算します。 その後、 y′ を関数で処理して出力します。 y′ を処理する関数を活性化関数 h(y′) と呼びます。 出力は y = h(y′) で計算されます。 活性化関数の役割. なぜこれらの活性化関数を用いるのでしょうか。 モデルの表現力を増すためです。 TODOリスト. 目次. ステップ関数 (step) 恒等関数 (Identity) Bent Identity関数. hardShrink関数. softShrink関数. Threshold関数. シグモイド関数 (sigmoid) hardSigmoid関数. logSigmoid関数. tanh関数. tanhShrink関数. hardtanh関数. ReLU関数. ReLU6関数. leaky-ReLU関数. ELU関数. SELU関数. CELU関数. ソフトマックス関数 (softmax) softmin関数. logSoftmax関数. softplus関数. softsign関数. Swish関数. hardSwish関数. ACON関数. ACON-A関数. |swv| bln| uid| whn| hmq| jjn| keb| afa| gfs| ugz| mrb| ydu| plb| okk| xvj| imz| qzb| dhe| dom| crq| qtn| rfi| oti| wnw| dhq| lxp| yby| asg| wta| mrd| xwn| hez| hiu| qth| slj| wac| jcx| krh| xau| hou| toj| xku| opr| qqw| opv| unu| zqw| eva| lvm| gbn|