［活性化関数］tanh関数（Hyperbolic tangent function： 双曲線正接関数）とは？
連載目次 用語解説 AI／機械学習のニューラルネットワークにおけるtanh関数（Hyperbolic tangent function： 双曲線正接関数、「ハイパボリックタンジェント」や「タンエイチ」と読む）とは、あらゆる入力値を-1.0～1.0の範囲の数値に変換して出力する関数である。 図1に示すように、座標点(0, 0)を基点（変曲点）として点対称で、S（＝ς：シグマ）字型曲線のグラフになる。つまり「tanh関数」は、「シグモイド関数の拡張バージョン」ともいえる活性化関数である。 ニューラルネットワークの基礎となっている情報処理モデル「パーセプトロン」（後日解説）では「ステップ関数」という活性化関数が用いられ、「バックプロパゲーション」（後日解説）が登場してからは「シグモイド関数」が活性化関数として使われるようになった。 しかしシグモイド関数の微分係数（Derivative： 導関数の
【図解】ディープラーニングの仕組みを徹底解説 ー機械学習との違いや学習方法も | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年6月6日 みなさんこんにちは、AINOWライターのゆーどーです。 AIについて勉強をしていると、よく「機械学習」や「ディープラーニング」という言葉に出会います。 「ディープラーニングって聞いたことはあるけど、その仕組みまでは分からない…」 「知識を身に付けても、キャリアでどう活かせばいいのだろう…」 と気になる方も多くいるのではないでしょうか？ そこで今回は、データの高速処理が可能な「ディープラーニングの仕組み」とキャリアで活かすための資格試験について解説していきます。 高い処理能力で注目されるディープラーニングとは？ ディープラーニングとは、大量のデータを学習することで、そのデータの中から特徴を自動的に発見し、画像認識や音声認識などを可能する技術です。 例えば、今までの機械で画像認識を行う場合、その画像の中でどの点に注目すればいいのかなどを、人間が指定しなくてはい
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