ウェーブレットReLUに関して勾配消失の緩和ネットワークのスパース化ReLUの派生シグモイド関数や双曲線正接関数について最後にはじめにニューラルネットワークを始める際には色々学ばなければならないことはあると思いますが、今回は線形変換と、特にその後に用いられる活性化関数に期待されていることをまとめておきたいと思います。含みませんが、ニューラルネットでは通常上記の演算を線形変換(Linear)と言います。Σを使って表記するとと表されます。次元に変換し、ベクトルの回転と拡大・縮小を行います。次元を変更することは以下の2つの効果が期待できます。元々のベクトルに格納されている成分が冗長な情報を有している、あるいはノイズを含んでいる場合に、それらを取り除く効果が期待できます。教師あり学習である線形判別分析も本質的には線形変換のみで達成されるものであり、実はこの変換だけでも十分な能力を持っていると言えます。見つかるように考慮されています。元々のベクトル(データ点)の表現では線形分離ができないが、高次元に埋め込むことで分離できる表現を見つける効果が期待できます。s0sem0y.hatenablog.comニューラルネットでは活性化関数(非線形関数)を使って、線形変換されたデータにさらなる変換を施すのがセットになっています。非線形変換が加わると、線形変換だけでは表現できなかったことも表現できることが期待できます(曲線を考えられる。データ空間を曲げられる)。通常「層」という扱いはしませんが、近年のディープラーニングのフレームワークでは、個別に層として考慮したほうが分かりやすい場合が多いです。用いてこの非線形関数はベクトルの各要素ごとに演算を行います。いうデータが入れば、と言った具合になります。実際に使われる活性化関数には以下のものがあります。シグモイド関数の線形変換であり、正にも負にも値を取り、原点を通ることから後に採用されるようになった。ランプ関数(ReLU)シグモイド関数や双曲線正接関数は、原点から遠ざかる(値の絶対値が大きい)ほど、勾配が無くなるため、一度ユニットが大きな値を持ってしまったら学習が停滞する問題があった。ランプ関数では勾配消失問題が経験的に解消されることが知られている。