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Step活性化関数
活性化関数 Step は実際よりも理論に傾いており、生物ニューロンの全か無かの特性を模倣しています。その導関数が 0 である（零点での導関数は定義されないことを除く）ため、勾配に基づく最適化手法が使えないので、ニューラルネットワークには適用できません。
payititi-AI助手 12-10 23:20
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Hard Tanh活性化関数
Hard TanhはTanh活性化関数の線形区分近似です。比較すると、計算が容易であり、これにより学習計算の速度が速くなります。ただし、初回の導関数値がゼロになる可能性があり、これが静止ニューロンや学習率の低下を引き起こすことがあります（詳細はReLUを参照）。
12-10 23:19
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LeCun Tanh（Scaled Tanhとも呼ばれる）
LeCun Tanh（スケーリングされた Tanh とも呼ばれます）は Tanh 活性化関数の拡張バージョンです。これは学習を改善するいくつかの特性を持っています：f(± 1) = ±1；二階導関数は x = 1 で最大になります；また、有効ゲインは 1 に近いです。
12-10 23:18
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ArcTan活性化関数
視覚的には双曲正接（Tanh）関数に似ていますが、ArcTan活性化関数はより平坦で、他の双曲線関数よりも明瞭です。デフォルトでは、その出力範囲は-π/2 と π/2 の間です。その導関数がゼロに近づく速度も遅く、これは学習効率が高いことを意味します。しかし、これはまた、導
12-10 23:17
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Softsign活性化関数
SoftsignはTanh活性化関数のもう一つの代替選択肢です。Tanhと同じように、Softsignは反対称、中心化されておらず、微分可能で、-1と1の間の値を返します。そのより平坦な曲線とより遅い下降導関数は、それがより効率的に学習できることを示しています。一方で、導関数の計算はTanh
12-10 23:17
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SoftPlusアクティブ化関数
ReLUの良い代替選択肢として、SoftPlusは0より大きい任意の値を返すことができます。ReLUとは異なり、SoftPlusの導関数は連続的で非ゼロであり、どこにでも存在するため、無反応ニューロンの発生を防ぎます。しかし、SoftPlusがReLUと異なるもう一つの点は、その非対称性です。
12-10 23:16
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活性化関数Bent Identity
活性化関数のBent Identityは、IdentityとReLUの間の妥協的な選択肢です。それは非線形挙動を許容します。その非ゼロの導関数は学習を効果的に向上させ、ReLUに関連する無反応ニューロンの問題を克服します。導関数が1の両側で値を返すことができるため、それは
12-10 23:15
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Symmetrical Sigmoidアクティベーション関数
対称シグモイド（Symmetrical Sigmoid）は、もう一つのTanh活性化関数の変種です（実際には、入力を半分にしたTanhに相当します）。Tanhと同様に、反対称で、ゼロ中心で、微分可能で、値域は-1から1の間です。そのより平坦な形状とより緩やかな下降導関数は、それがより効率的に...
12-10 23:15
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Log Logアクティベーション関数
Log Log活性化関数（上の図の f(x) から、この関数は e を底とする入れ子式の指数関数であることがわかる）の値域は [0,1] であり、Complementary Log Log活性化関数は古典的なシグモイド活性化関数を代替する可能性があります。この関数はより早く飽和し、ゼロ点の値は 0.5 より高くなります。
12-10 23:15
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ガウス活性化関数（Gaussian）
ガウス活性化関数（Gaussian）は、放射基底関数ネットワーク（RBFN）で一般的に使用されるガウスカーネル関数ではありません。ガウス活性化関数は、多層パーセプトロン型のモデルではあまり普及していません。この関数はどこでも微分可能であり、偶数関数ですが、1階導関数はすぐにゼロに収束します。
12-10 23:14
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絶対値（Absolute）アクティブ化関数
当然のことながら、絶対値（Absolute）活性化関数は入力の絶対値を返します。この関数の導関数は零点を除いてどこでも定義されており、導関数の値はどこでも 1 です。このような活性化関数では、勾配爆発や勾配消失の問題が発生することはありません。
12-10 23:13
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コサイン活性化関数（Cos/Cosine）
正弦関数と同様に、余弦活性化関数（Cos/コサイン）はニューラルネットワークに周期性を導入します。その値域は [-1,1] で、導関数はどこでも連続しています。Sinusoid 関数とは異なり、余弦関数は零点に関して対称ではない偶関数です。
12-10 23:12
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Sinc関数（総称はCardinal Sine）
シンク関数（正式名称はカーディナルサイン）は信号処理において特に重要です。なぜなら、この関数は矩形関数のフーリエ変換を表しているからです。活性化関数として、シンク関数の利点は、どこでも微分可能で対称性を持つことです。しかし、この関数は勾配消失の問題を引き起こしやすいという欠点があります。
12-10 23:12
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指数線形ユニット（Exponential Linear Unit，ELU）
指数線形ユニット（Exponential Linear Unit，ELU）もReLU修正系活性化関数の一つです。PReLUやRReLUと同様に、負の入力に対して非ゼロの出力を与えます。他の修正系活性化関数と異なる点は、負の指数項を含んでおり、これにより無反応のニューロンを防ぐことができます。
12-10 23:09
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Maxoutのtensorfow実装
import tensorflow as tf
x = tf.random_normal([1, 3])
m = 4
k = 3
d = x.get_shape().as_list()[-1]
W = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[d, m, k]))
b = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[m, k]))
dot_z = tf.tensordot(x, W, axes = 1)
12-10 23:06
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MaxOut関数
maxout活性化関数の場合、その隠れ層ノードの出力式は以下の通りです。ここでのWは3次元で、サイズはd*m*kです。ここで、dは入力層ノードの数、mは隠れ層ノードの数、kは各隠れ層ノードがk個の「隠れ隠れ層」ノードに対応していることを表し、これらのk個の「隠れ隠れ層」ノードはすべて線形です。
12-10 23:04
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MELU（Exponential Linear Units）関数
関数式：関数とその導関数のグラフは以下の通りです。ELUもReLUが抱える問題を解決するために提案されました。明らかに、ELUはReLUの基本的なすべての利点を持ち、さらに以下の利点があります。1、DeadReLU問題が発生しません。2、出力の平均が0に近く、zero - centeredです。ただし、少し計算量が多いという小さな問題があります。クラス
12-10 23:01
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Leaky ReLU関数（PReLU）
PReLU（パラメトリック整流線形ユニット）、名前の通り：パラメータ付きのReLUです。両者の定義と違いは以下の図の通りです。もしai = 0ならば、PReLUはReLUに退化します。もしaiが非常に小さい固定値（例えばai = 0.01）ならば、PReLUはリーキーReLU（LReLU）に退化します。 実験により証明されています
12-10 22:57
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relu関数-線形整流関数（Rectified Linear Unit，ReLU）
線形整流関数（Rectified Linear Unit, ReLU）は、修正線形ユニットとも呼ばれ、人工ニューラルネットワークでよく使われる活性化関数（activation function）であり、通常はランプ関数とその変種を代表とする非線形関数を指します。
05-14 16:07
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活性化関数（Activation Function）とは、人工ニューラルネットワークのニューロン上で動作する関数であり、ニューロンの入力を出力にマッピングする役割を担います。活性化関数は、人工ニューラルネットワークモデルが非常に複雑で非線形の関数を学習し理解することにおいて極めて重要な役割を果たします。これらはネットワークに非線形特性を導入します。図1のように、ニューロン内で入力（inputs）が重み付けされ、合算された後、さらにある関数によって処理されます。この関数こそが活性化関数です。活性化関数を導入することで、ニューラルネットワークモデルに非線形性が追加されます。活性化関数を使用しない場合、各層の出力は単なる行列の乗算と同等になります。たとえ複数の層を積み重ねても、結局のところそれは行列の乗算以上のものではありません。
活性化関数を使わない場合、各層の出力は前層の入力の線形関数となり、ニューラルネットワークがどれだけ多くの層を持っていたとしても、出力は常に入力の線形結合となります。これは最も原始的なパーセプトロン（Perceptron）の状況です。
一方、活性化関数を使用すると、ニューロンに非線形な要素が導入され、ニューラルネットワークは任意の非線形関数に近似することが可能になります。これにより、ニューラルネットワークは多くの非線形モデルに応用できるようになります。
活性化関数を使わない場合、各層の出力は前層の入力の線形関数となり、ニューラルネットワークがどれだけ多くの層を持っていたとしても、出力は常に入力の線形結合となります。これは最も原始的なパーセプトロン（Perceptron）の状況です。
一方、活性化関数を使用すると、ニューロンに非線形な要素が導入され、ニューラルネットワークは任意の非線形関数に近似することが可能になります。これにより、ニューラルネットワークは多くの非線形モデルに応用できるようになります。