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2017/02/14 11:50  投稿

DeepLeaningのシグモイド関数について

『ゼロから作るDeep Learning』という本を本でいるのですが、その中に、下記のような記載があります。

P96

シグモイド関数の微分は値が連続的に変化し、さらに、曲線の傾きも連続的に変化します。つまり、シグモイド関数の微分はどの場所でも0にならないのです。これはニューラルネットワークの「学習」において重要な性質になります。

文書の前半の微分の値が0にならないのはわかりますが、後半の理由がわからないです。細かいのですが、ステップ関数と形が似た関数としてシグモイド関数を設定したのはわかるのですが、「機械学習」をするのに、なぜ微分値(傾き)が0になってはいけないのでしょうか？

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