前提
例えば、体重、肩幅、ウエストから男性か女性かを判断する機械学習エンジンを作ることをイメージしましょう。
前提条件において機械学習から求められる法則
- $u＝$
体重$×$〇$+$肩幅$×$〇$+$ウエスト$×$〇 - $f\left( u\right) =au^{2}-b$のような
uを含む何らかの計算式
とし、
- $f\left( u\right) = 0$であればあるほど
男である可能性が高い - $f\left( u\right) = 1$であればあるほど
女である可能性が高い
とする。
で、活性化関数って何？
この時の$f\left( u\right) =au^{2}-b$のようなuを含む何らかの計算式を活性化関数と呼びます。
活性化関数の例
活性化関数の一例として、ステップ関数やシグモイド関数というものがあります。
(ステップ関数)
(シグモイド関数)
要は、結果が男か女かという0 or 1の出力が求められる場合、活性化関数を利用して出力をなるべく0寄りか1寄りにできるだけ明確に分類しようという事なのです！