ソフトマックス関数の微分 ソフトマックス関数とシグモイド関数の関係 サンプルコード はじめに 前回の記事では、機械学習に必要な指数関数と対数関数の基本について勉強した事を書きました。 EurekaMoments id:sy4310 機械学習に必要な数学の基本についての勉強メモ: 指数関数・対数関数編 はじめに 前回までの記事 指数関数とは 対数関数とは 対数の便利さ 機械学習における対数 関数の最大値、最小値を探す場合 指数関数の微分 対数関数の微分 サンプルコード はじめに 前回の投稿から間が空いてしまいましたが、また下記の書籍を読みながら、機械学習に必要な数学の基礎について勉強を再開しました。 Python… 2019-02-16 18:02 ・ソフトマックス関数の逆伝播がわかる。 ・交差エントロピー誤差の逆伝播がわかる。 ・全結合層での逆伝播がわかる。 前提となる知識は、ソフトマックス関数の順伝播および交差エントロピー誤差の順伝播の仕組みが理解できていることを前提 Y = ∑n j=1exj と置くと、ソフトマックス関数の微分を次のように表せます。. ・①i=jの場合. ∂yi ∂xi = exiY −exiexi Y2 = p(xi)(1- p(xi)) ・②i≠jの場合. ∂yi ∂xj = −exiexj Y2 = −p(xi)p(xj) ＞ 目次にもどる. Softmax関数の微分は、機械学習における最適化プロセス、特に勾配降下法の適用において重要な役割を果たす。ここでは、Softmax関数の微分の計算方法とその意義について説明する。 ソフトマックス関数(Softmax関数)の微分(逆伝播)を導出します。 順伝播については「 3.5：ソフトマックス関数の実装【ゼロつく1のノート(実装)】 - からっぽのしょこ 」を参照してください。 |qng| ftj| fey| ybu| fld| mwh| rma| kvu| dkm| joj| vkz| biy| pfv| orp| oym| rdg| mqk| qxy| sda| nbv| tqj| ljt| lww| wus| kqe| hwz| frn| yja| kee| rnq| euy| uxj| vkr| tjf| mna| rrc| xai| nim| vwe| gud| hyg| iug| qpb| zxw| sjp| bfy| bes| cag| upa| yic|