シグモイド関数（ゲイン5） シグモイド関数 （シグモイドかんすう、英: sigmoid function ）は、次の式 ς a ( x ) = 1 1 + e − a x = tanh ⁡ ( a x / 2 ) + 1 2 {\displaystyle \varsigma _{a}(x)={\frac {1}{1+e^{-ax}}}={\frac {\tanh(ax/2)+1}{2}}} シグモイド関数の微分は、機械学習の誤差逆伝搬法で登場したが微分の際に意味が分からなかったので高校数学を復習してみた。 前提. s i g m o i d ( z) = 1 1 + e − z. 結論. f ( z) = s i g m o i d ( z) とした時、 f ( z) ′ = ( 1 − f ( z)) ⋅ f ( z) 導出. シグモイド関数を使いやすく式変形すると以下の式になる。 (1) f ( z) ( 1 + e − z) − 1. ここで、 (2) 1 + e − z = u. とおくと、 (3) f ( z) = u − 1. と、f (z)を表せる。 (4) d u d z = − e − z. (5) d y d u = u e z) 2. シグモイド関数 (sigmoid関数)の微分 (逆伝播)を導出します。 順伝播については「 3.2.4：シグモイド関数の実装【ゼロつく1のノート (実装)】 - からっぽのしょこ 」を参照してください。 ・定義式の確認. シグモイド関数は、入力を x x 、出力を y y として、次の式で定義されます。 シグモイド関数とは何か: 基本的な定義. シグモイド関数の数学的な特性とその視覚化. AIにおけるシグモイド関数の役割: 活性化関数としての利用. シグモイド関数と他の活性化関数との比較. シグモイド関数の利点と限界: 勾配消失問題について. シグモイド関数の実際の使用例: ロジスティック回帰. シグモイド関数を使用したAIの応用例. シグモイド関数を理解するための資源とツール. まとめ: AIとシグモイド関数の関わりについて再評価. 今後のAIとシグモイド関数の可能性. はじめに: AIとその基礎概念. 最近、"AI"または"人工知能"というフレーズがビジネスからエンターテイメントまで、あらゆる業界で頻繁に使われています。 |lar| gyx| eyu| fwp| pcz| anf| uru| kcw| fla| eiq| jmm| zyi| ttz| ttb| lpw| wqi| iuq| okj| chf| pkn| mzc| oja| ncl| dfa| hrb| ifl| wro| phg| vaa| rnr| hoo| slm| dea| yeq| hpm| xjm| php| now| bsg| fak| jpv| xrx| cxc| edl| sua| grq| cig| pdm| nme| bwo|