活性化関数を特徴空間で見てみた【ニューラルネット基本の基本】 – HELLO CYBERNETICS

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はじめに
特徴空間でデータの変換を見る
データの準備
行列で変換してみる
シグモイド活性化関数を通してみる
ReLU活性化関数を通してみる
多層のパーセプトロン
ReLUを用いた2層のパーセプトロンにしてみる
誤差逆伝搬法
はじめに
活性化関数のグラフを$y=f(x)$のグラフとして見るのはよくやることです。私のブログでも…

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Source: はてな_機械学習
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