テクノロジ系 / 基礎理論
活性化関数
活性化関数は、ニューラルネットワークで、各ノードの出力を決める変換関数です。
もう少し詳しく
ノードに入ってきた信号の合計を、どんな出力に変換するかを決める関数です。直線的でない変換を加えることで、ネットワークが複雑な関係を学習できるようになります。これがないと層を重ねても表現力が上がりません。ニューラルネットワークに不可欠な要素です。
試験での見方
例：ノードへの入力合計を、出力する値に変換するのが活性化関数です。
テクノロジ系 / 基礎理論
活性化関数は、ニューラルネットワークで、各ノードの出力を決める変換関数です。
ノードに入ってきた信号の合計を、どんな出力に変換するかを決める関数です。直線的でない変換を加えることで、ネットワークが複雑な関係を学習できるようになります。これがないと層を重ねても表現力が上がりません。ニューラルネットワークに不可欠な要素です。
例：ノードへの入力合計を、出力する値に変換するのが活性化関数です。
ノードの出力を決め、非線形性を与える点が核心です。これにより複雑な表現が可能になる点を押さえましょう。