活性化関数を使おう[AI]
妹「お兄ちゃん、活性化関数って何？」
兄「活性化関数は伝達関数とも言われるニューラルネットワークの入力から出力を決定する関数だよ」
妹「よくわからない事を言うね。ほとんどの関数は入力から出力を決定する物だよ」
兄「判断に使うための出力のレンジを合わせる関数だよ。例えばシグモイド関数の場合は、どれだけ小さくても、どれだけ大きくても答えが0から1の間になるんだ。そうすればデータとして判断しやすくなる。」
妹「よくわからないよ」
兄「重み付けもBiasもないけど、こうしてレンジを合わせると近い数字になるよね」
妹「うん、なるね」
兄「テストの点が取れて、箱と棒を渡されてバナナをとるまでの時間が短い。つまり、1に近いほど賢い妹になるんだよ」
妹「おい、私をディスるな……。天井からぶら下げられたバナナくらい簡単に取れるよ」
兄「どうやって取るんだ？」
妹「箱をぶん投げてバナナにぶつけるにきまってるじゃん！」
兄「箱が壊れて10分でギブアップしたとしても、こんな感じで頭の良さを数値としてあらわしてくれる」
妹「ものすごく低い数値になったんだけど……」
兄「これでテストとバナナを足して0.5以上なら、お使いで牛乳を買う事を任せる事ができる、と判断するんだ」
妹「……私はお使いくらいできるよ？」
兄「そこは重み(weight)とBIasで調整するんだ。今回は活性化関数の説明だからここまでにするね」