griefworker https://blog.hatena.ne.jp/griefworker/ present https://tnakamura.hatenablog.com/ C# 機械学習 『ゼロから作る Deep Learning』を読んで C# で実装したみたくなった続き。 今度はニューラルネットワークで使う関数に挑戦してみた。 実装するのは活性化関数であるシグモイド関数、ReLU 関数。 そして出力層で使うソフトマックス関数。 あとおまけでステップ関数も。 ひとまず畳み込まないニューラルネットワークを作りたいので、 行列を扱う活性化関数として実装。 ソフトマックス関数は出力層で使うので、こいつだけはベクトルを扱う。 using MathNet.Numerics.LinearAlgebra; using System; using System.Linq; namespace… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftnakamura.hatenablog.com%2Fentry%2F2016%2F12%2F08%2Fsigmoid-relu-softmax" title="活性化関数とソフトマックス関数を実装 - present" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/g/griefworker/20161208/20161208112142.png Hatena Blog https://hatena.blog 2016-12-08 12:00:00 rich https://tnakamura.hatenablog.com/entry/2016/12/08/sigmoid-relu-softmax 1.0 100%