ディープラーニグについて勉強しています。
活性化関数の説明で、
ニューロンの出力y=f(wTx+b)における関数はステップ関数でもシグモイド関数でもよく、ニューロンの線形結合後の非線形変換を行う関数のことを総称して活性化関数と呼びます。
と書いてあったのですが、
なぜニューロンの出力y=f(wTx+b)における関数はステップ関数でもシグモイド関数でもよいのでしょうか?非線形関数なら必ずうまくいく保証はないんじゃないのかという質問です。
シグモイド関数は微分可能で、より複雑なことができる、という認識です。
教えてください、よろしくお願いいたします。
「線形関数ではだめ」が成立するのはいいとして、対偶は「うまくいくものがあるとすれば非線形関数」であって、「非線形関数なら必ずうまくいく」保証はないんじゃないのかという質問でしょうか。
いえ、線形関数でうまくいく理由が知りたいという意図です
線形関数ではうまくいきませんよ。(非線形のtypo?)
ニューロンの出力y=f(wTx+b)における関数はステップ関数でもシグモイド関数でもよく、とあり、ステップ関数は線形関数ですよね?
なぜステップ関数でもシグモイド関数でもいいのかということを知りたいです
ステップ関数は非線形で、シグモイド関数が線形ですね・・・!なぜ非線形でも線形でもいいのかという質問です
シグモイド関数も線形ではないですよ。というか線形の意味を理解していますか?
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