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01 ·深層学習の基礎·無料·論文·15分で読めます 活性化関数を1から — なぜ非線形が必要なのか Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification 層を何段積んでも、活性化関数がなければ1段と同じことしかできない——その一行の証明から始めて、sigmoidが捨てられReLUが勝ち、いまのLLMがSiLU/SwiGLUに落ち着くまでを、傾きを実際に触れる動く図とともに辿ります。 02 ·深層学習の基礎·無料·9分で読めます ニューラルネットワークを1から理解する — 1個のニューロンから多層まで ニューロン1個の中身から多層ネットワークまでを、比喩→式→動く図→numpyコードの順で。「なぜ活性化関数が必要なのか」を、線形の合成が線形にしかならないという一行の証明から腹落ちさせます。