| Function | 値 | 微分値 |
|---|
使い方
xの値を入力すると、ニューラルネットワークで使われる主要な活性化関数（Sigmoid・tanh・ReLU・Leaky ReLU・Softplus・ELU）の値と、その点での微分値（勾配）がまとめて計算されます。 同じ入力に対する各関数の出力と勾配を並べて見られるため、飽和領域や勾配消失の挙動を直感的に理解できます。機械学習の学習中の確認や、実装した関数の値の検算に便利です。
- Sigmoid関数
- tanh関数
- ReLU / Leaky ReLU
- Softplus
- ELU
- 各関数の微分値も表示
こんなときに使おう
- 機械学習の学習・研究
- 活性化関数の挙動確認
- 関数値と微分値の計算
- 関数の形状比較