| 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・tanh・ReLU・Leaky ReLU・Softplus・ELUに対応
- 関数値と微分値（勾配）を同時に表示
- 同じxでの関数間比較が容易
- 入力と同時に即計算
- 学習・実装検証のリファレンスに
こんなときに使おう
- 機械学習の学習で活性化関数の挙動を確認したいとき
- 勾配消失問題を数値で理解したいとき
- 自分の実装の出力を検算したいとき
- 講義・教材の準備で具体値が必要なとき