jmjunichimaeno https://blog.hatena.ne.jp/jmjunichimaeno/ 中小企業経営者様のIT経営相談室 https://aitokuconsult.hatenablog.com/ 中小企業のためのIT戦略 ニューラルネットワークでは、入力値を入力層→隠れ層→出力層へと伝達するしくみであることは、前回お話しました。 前回の投稿記事はこちらです→「AIを構成するニューラルネットワークとは？」 活性化関数は、このニューラルネットワークで重要な役割を果たします。 前回の復習もしながら、ニューラルネットワークをあらためて見ていきましょう。 活性化関数とは まずは、以下の図をご覧ください。 ニューラルネットワークは、入力層・隠れ層・出力層から構成されるネットワークですが、この各層は上図の単純パーセプトロンから構成されます。 入力（x1,x2,x3…..）は単純パーセプトロンの外部から入力される情報になります… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Faitokuconsult.hatenablog.com%2Fentry%2Fsigmoid001" title="AI（ニューラルネットワーク）を構成する活性化関数とは？ - 中小企業経営者様のIT経営相談室" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://aitokuconsult.com/wp-content/uploads/2020/09/network04.png Hatena Blog https://hatena.blog 2020-09-18 21:06:16 rich https://aitokuconsult.hatenablog.com/entry/sigmoid001 1.0 100%