ELU（Exponential Linear Unit）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

ELU（Exponential Linear Unit）

ELU（Exponential Linear Unit）とは、ニューラルネットワークにおける活性化関数の一つで、入力に対して指数的な変換を加えることで、ReLUの欠点を改善したものです。ELU（Exponential Linear Unit）は、入力が正の値の場合はそのままの値を出力し、負の値の場合は指数関数的に減少させる特性を持っています。​

ELU（Exponential Linear Unit）の特徴は、負の値をゼロに固定してしまうReLUとは異なり、負の部分にもなだらかな勾配を持たせることで、勾配消失問題を緩和し、学習をより安定させることです。また、ELU（Exponential Linear Unit）は平均出力がゼロに近くなるため、ネットワークの学習が早く進む傾向にあります。

ELU（Exponential Linear Unit）関連用語

ELU（Exponential Linear Unit）に関連する単語は以下の通りです。

ELU（Exponential Linear Unit）やさしい解説

ELU（Exponential Linear Unit）とは、AIが学習するときに使う「計算の方法」の一つです。この方法は、データが正の値（プラス）のときはそのまま使いますが、負の値（マイナス）のときは、少し小さくして計算に使います。

たとえば、普通の方法（ReLU）だと、マイナスの値は全部「0」として無視してしまいますが、ELU（Exponential Linear Unit）ではマイナスの値も少しだけ情報を残して計算を進めます。これにより、AIがもっと安定して学べるようになりますし、学習のスピードも速くなることがあります。

簡単に言えば、ELU（Exponential Linear Unit）はデータがマイナスでも、ちゃんと使えるようにしてAIを賢く学習させる手助けをする方法です。

AI関連の用語集【まとめ】

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