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ニューラルネットワークで重要な活性化関数の１つである「恒等関数」を、紹介します。理解のしやすい恒等関数をPythonで実装も行いながら紹介しています。
恒等関数とは？
恒等関数のグラフ
恒等関数は、上限と下限はなく、常に「 f(x) = x 」で処理を行う関数です。
また、主に出力層で利用され、回帰問題で利用されることが多いです。
恒等関数は英語で「identity function」といわれます。
恒等関数の数式
恒等関数は非常にシンプルな関数なので、数式も非常にシンプルです。
中学生でも分かる式で書くと、「 y = x 」でも表せます。
Pythonで実装
実装
#恒等関数
def identity(x):
return x
if __name__ == '__main__':
print(identity(7)) # 任意の数字を入力【実行結果】
7恒等関数は単に「 y = x 」なので、関数で定義するのも気が重いですが、
実装すると上のソースコードになります。
NumPyなどのライブラリを利用しなくてもスッキリと書けるのが、恒等関数の好きなところです。
【参考】ステップ関数をプロットするコード
下記は、matplotlibを使って恒等関数を描画するコードです。
#恒等関数
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.arange(-6, 6, 0.1)
y = x
plt.grid()
plt.plot(x, y)
plt.show()このコードを実行すると、下のグラフが生成されます。
ということで本記事は、
ニューラルネットワークで非常に重要な、活性化関数の１つである恒等関数を紹介しました。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
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