無から始めるKeras 第3回 - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
無から始めるKeras 第2回 - Qiita
無から始める Keras のもくじはこちら 前回のおさらい 前回は雑なデータセットを作って雑に学習させた。 入力は、要素がそれぞれ0以上1未満の5次元のベクトル。出力は、そのベクトルの要素の和が2.5以下だったら0、2.5より大きかったら1。いわゆる「2クラス分類」をする。 データセットは以下のように作った。出力はニューラルネットが扱いやすいように、ワンホットな2次元のベクトルにしてやる。 活性化関数（activation） ニューラルネットでは、前の層からやってきた値の重み付き和をとる。そこにバイアスの定数を加え、最後にある関数を適用する。この適用する関数が活性化関数である。 Activation というレイヤーを使って活性化関数をかけることもできる。これを使うとパラメータを指定できたりするのだが、まあ使わなくてもいいっちゃいい。 なおバイアスは、意味合い的には負のときに閾値となる（この
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
無から始めるKeras - Qiita
