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ニューラルネットワーク入門
- 14. 活性化関数
⇒ z = f(x・w + b)
この f() の中身の計算によって、出力されるzの値が変わってくる
• シグモイド ⇒ 0 ~ 1
• 双曲線正接関数 ⇒ -1 ~ 1
• 正規化線形関数 ⇒ 0 ~ ∞
- 22. 誤差関数
E(w) = ‖ y – f(w・x + b) ‖
誤差関数 正解
活性化関数
入力値
この誤差関数が小さいほど、正解データと近い値が
出力されたことになる
⇒良い重みとバイアスが設定でいていることになる
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