活性化関数 - Wikipedia活性化関数（かっせいかかんすう、英: activation function）もしくは伝達関数（でんたつかんすう、英: transfer function）とは、ニューラルネットワークのニューロンにおける、入力のなんらかの合計（しばしば、線形な重み付け総和）から、出力を決定するための関数で、非線形な関数とすることが多い。 よく使われているモデルでは、人工ニューロンは1つ以上の入力を受け取り（1つ以上の樹状突起に相当）、それらの重み付け総和から、活性化関数を通して、出力を生成する。 数式では、以下のが活性化関数。 古典的にはステップ関数が提案された。他にもいろいろと考えることはできる。1986年のバックプロパゲーションの発表以降はシグモイド関数が最も一般的だった。現在はReLU（ランプ関数）の方が良いと言われる[1]。活性化関数は単調増加関数が使われる事が多い。必ずしもそうしなければいけない
