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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

最適化

最適化とはメソッドやデザインの最適な処理方法を選択することです。パフォーマンスの向上を目指す為に行われます。プログラミングにおける最適化は、アルゴリズムのスピードアップや、要求されるリソースを減らすことなどを指します。

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1回答

1837閲覧

深層学習においてRelu関数がよく使われる理由について教えてください

GK.1225

総合スコア22

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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

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投稿2020/05/25 14:51

こんにちは
深層学習について勉強しています。
活性化関数にはステップ関数やシグモイド関数、Relu関数等があることを知りました。
様々な種類がある活性化関数の中でもRelu関数がよく使われる理由は何ですか?
よろしくお願いいたします。

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回答1

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自己解決

勾配消失問題を解決する手法として、活性化関数にRelu関数を用いることがそのうちの一つに挙げられるからと理解しました

投稿2020/05/25 15:06

GK.1225

総合スコア22

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insecticide

2022/08/04 09:06

Relu関数はどうして勾配消失問題を解決できるのでしょうか。
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