活性化関数

層の間をどのように電気信号を伝播させるかを調整する関数を活性化関数と言います。
活性化関数には、シグモイド関数やソフトマックス関数など状況に応じて様々な関数を用います。

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クイズ

以下の文章を読み，空欄(ア)~(ウ)の組み合わせに最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ. ニューラルネットワークが学習を行う際の計算規則について考えてみる．まず，データが入力層へ入力される．そして，入力層と次の層の結合部分の（ア）と掛け合わせ総和を取り，（イ）を足し合わせる．その後，次層の（ウ）による変換を行い，次の層へとデータが渡る．（参考: JDLA推薦図書「深層学習」 P7 – 15」）

（ア）重み（イ）バイアス（ウ）活性化関数
（ア）バイアス（イ）重み（ウ）活性化関数
（ア）重み（イ）バイアス（ウ）ニューロン
（ア）重み（イ）学習率（ウ）活性化関数
（ア）バイアス（イ）重み（ウ）学習率

正解を見る

解説を見る
ニューラルネットワークを構成する各ユニットが受け取る総入力は，各入力にそれぞれ異なる重み（weight）を掛けたものをすべて加算し，これにバイアス（bias）と呼ばれる1つの値を足したものになります．この総入力に対する活性化関数の出力が，ユニットの出力となります．
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