層(layers) [ディープラーニングの層の種類のまとめ]

1. 層(layers)とは [概要] 層(layers)とは,ディープラーニングにおいて,DNN(ディープニューラルネットワーク)を構成・設計する際の最小構成単位の部品のことである.この記事で示すような各種の「層」をノ 続きを読む…

softmax 関数 (ソフトマックス関数) [活性化関数]

1. softmax 関数 (ソフトマックス関数)とは [概要] softmax 関数とは,機械学習の「多クラス識別モデル」において,確率的なベクトル出力をする際によく用いられる,Maxをソフトに行う出力が行える活性化関 続きを読む…

活性化関数(activation function)[ディープラーニング向け]

1. 活性化関数とは [概要] 活性化関数 (activation function)とは,ニューラルネットワーク中の1つのニューロンにおいて,複数ノードの和を入力として,その出力を最終決定する関数である.名前の通り「小 続きを読む…