シグモイド関数(sigmoid function)
1. シグモイド関数 (sigmoid function)とは [概要] シグモイド関数(sigmoid function)とは,機械学習の「2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活性 続きを読む…
1. シグモイド関数 (sigmoid function)とは [概要] シグモイド関数(sigmoid function)とは,機械学習の「2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活性 続きを読む…
1. softmax 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,活性化関数の1種である.softmax関数は,(2クラス0~1での 続きを読む…
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「小さ 続きを読む…
1. 概要 この記事では,CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の教師あり学習時に用いられる損失関数(Loss function)のうち,交差エントロピー誤差 (Cross Entropy Error)(識別問題向け) 続きを読む…
1. ReLU とは [概要] ReLU (Rectified Linear Units, 整流化線形ユニット)は,ディープニューラルネットワークにおいて広く用いられる活性化関数である [Nair et al., 201 続きを読む…