やっぱりよく分からない活性化関数とは - AI人工知能テクノロジーこの記事ではニューラルネットワークに必要な要素の一つ、活性化関数について説明します。ただ、その前に簡単にニューラルネットワークについておさらいをしたいと思います。 ニューラルネットワークは人間の脳をモデル化したもので、一つ一つがニューロンと呼ばれる神経細胞を模したモデルの集まりから成り立っています。 ニューロンは入力層、中間層、出力層のそれぞれが存在します。 入力層のニューロンから出力された情報は中間層のニューロンへの入力となり、中間層のニューロンから出力された情報は出力層のニューロンへの入力となるように、複雑に連携しています。 こられのニューロンの数が多くなれば多くなるほど複雑な処理に対応できやすくなります。 このように複雑に連携しているニューロンですが、1つのニューロンに着目した場合は動作が非常にシンプルとなっています。 次の図は3つの入力（X1、X2、X3）から入力を受信したニューロ
