回答編集履歴
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出力層の活性化関数は近似したい関数の値域に合わせて決めます。
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sin(x) の値域は [-1, 1] なので、同じく値域が [-1, 1] である tanh を活性化関数に使用してはどうでしょうか。
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> sigmoid使って組め、と仕様が決められてしまっているんですよね…
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sigmoid の値域は [0, 1] なので、2 * sigmoid(x) - 1 として値域を [-1, 1] に調整すればいいと思います。
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```python
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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def sigmoid(x):
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return 1 / (1 + np.exp(-x))
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x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 50)
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y = 2 * sigmoid(x) - 1
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fig, ax = plt.subplots()
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ax.plot(x, y)
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ax.grid()
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> sin波をx=[-π,π]で学習させたいのですが、負の数が表現できず、困っています。
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出力層の活性化関数は近似したい関数の値域に合わせて決めます。
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sin(x) の値域は [-1, 1] なので、値域
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sin(x) の値域は [-1, 1] なので、同じく値域が [-1, 1] である tanh を活性化関数に使用してはどうでしょうか。
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> sin波をx=[-π,π]で学習させたいのですが、負の数が表現できず、困っています。
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活性化関数は近似したい関数の値域に合わせて決めます。
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出力層の活性化関数は近似したい関数の値域に合わせて決めます。
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sin(x) の値域は [-1, 1] なので、tanh を活性化関数に使用してはどうでしょうか。
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sin(x) の値域は [-1, 1] なので、値域は [-1, 1] である tanh を活性化関数に使用してはどうでしょうか。
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