活性化関数

「活性化関数」とは？意味を解説

機械学習のニューラルネットワークにおいて、ニューロンの出力を決定する関数。線形演算だけでは複雑なパターン認識ができないため、非線形性を導入し、ネットワークがより高度な学習を実現できるようにする。ReLU、シグモイド、tanhなど複数の種類が存在し、用途や層によって使い分けられる。

例文

• ReLU活性化関数は負の値を0に変換し、正の値はそのまま出力する。
• シグモイド活性化関数は出力を0から1の範囲に正規化する。
• 隠れ層にtanh活性化関数を使用することで収束速度が向上した。

「活性化関数」の言い換え・類語

「活性化関数」の対義語

連想語・周辺概念

語源・由来

「活性化」は機械学習において非線形性により学習能力を高めること、「関数」は入力に対して出力を決定する数学的対応から構成される術語。英語の「activation function」の訳語として使用。

英語で言うと

「活性化関数」との違いを比較する

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