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目的について

2020/07/19 12:50

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Ryoya_Akechi
Ryoya_Akechi

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@@ -94,6 +94,10 @@
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94
 
95
95
 
96
96
 
97
+ なぜ、活性化関数を複数回適用するかについてですが、ニューラルネットワーク(CNNなど)の各層で得られた活性値を次の層への受け渡しとできないか考えているためです。
98
+
99
+
100
+
97
101
  値の大小関係を継承しながら、活性化関数を適用するにはどのような案があるでしょうか?
98
102
 
99
103
  ご回答よろしくお願いいたします。

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ソースコードのインデント

2020/07/19 12:50

投稿

Ryoya_Akechi
Ryoya_Akechi

スコア1

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -11,6 +11,8 @@
11
11
  プログラムは以下の通りです。
12
12
 
13
13
 
14
+
15
+ ```Python
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17
  import numpy as np
16
18
 
@@ -74,6 +76,8 @@
74
76
 
75
77
 
76
78
 
79
+ ```
80
+
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81
  例えば上記のようなプログラムで、softmax関数を20回程度適用するだけならば、結果としては、
78
82
 
79
83
  max_index= [2 2 2 2 0 1 2]