活性化関数（Activation Function）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

活性化関数（Activation Function）

活性化関数（Activation Function）とは、ニューラルネットワークにおいて各ニューロンの出力を決定するための関数です。入力に対して非線形な変換を施すことで、複雑なパターンを学習する能力を与えます。

活性化関数（Activation Function）がないと、ネットワークは線形変換しか行えず、単純な問題しか解けません。代表的な活性化関数（Activation Function）には、シグモイド関数、ReLU（Rectified Linear Unit）、tanh（双曲線正接関数）などがあります。これらの関数は、勾配消失問題や計算コスト、学習速度などの観点から使い分けられます。

活性化関数（Activation Function）の役割は、入力値を適切に変換して次の層へと伝えることで、ニューラルネットワーク全体が多様なデータを学習できるようにすることです。

活性化関数（Activation Function）関連用語

活性化関数（Activation Function）に関連する単語は以下の通りです。

活性化関数（Activation Function）やさしい解説

活性化関数（Activation Function）とは、AIがデータを学習するときに、どの情報を重要とするかを決めるためのスイッチのような役割をするものです。例えば、たくさんの情報が入ってきたときに、この関数が「この情報は重要だから次に送ろう」「この情報は大事じゃないから無視しよう」と判断してくれます。

このおかげで、AIはただの計算だけでなく、複雑な問題を解くための能力を得ることができます。いろいろな種類の活性化関数（Activation Function）がありAIの目的に応じて使い分けられます。

AI関連の用語集【まとめ】

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