Neural Network Consoleレイヤーリファレンス~Softmax~
Softmaxレイヤー(ソフトマックス関数) 説明 入力値のSoftmax値を出力します。カテゴリ分類問題における確率など、出力値が0.0~...
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Softmaxレイヤー(ソフトマックス関数) 説明 入力値のSoftmax値を出力します。カテゴリ分類問題における確率など、出力値が0.0~...
Absレイヤー(絶対値) 説明 入力値の絶対値を出力する活性化関数です。 絶対値はReLU(ランプ関数)と同様、線形に近い非線形関数です。傾...
Swishレイヤー 説明 入力値のSwishによる処理結果を出力します。 SwishはReLUに似た形をもつ関数です。しかしReLUと違い、...
SELUレイヤー(Scaled Exponential Linear 活性化関数) 説明 入力値のSELU(Scaled Exponenti...
CELUレイヤー(Concatenated ELU活性化関数) 説明 CELUは入力信号と、入力信号の符号を反転したものに対してそれぞれEL...
ELUレイヤー(Exponential Linear Units) 説明 ReLUはxが0以下の入力に対して常に0を出力するのに対し、ELU...
Convolutionレイヤー(畳み込み層) 説明 入力値に対して畳み込み演算を行うレイヤーです。 畳み込みとは 畳み込みとはフィルタ(カ...