【G検定まとめ】要点整理&当日用カンペの項目別詳解ページです。

詳細な知識や実装は試験には必ずしも必須ではありませんが、試験対策として理解を深めたい方はぜひ最後までご覧ください。

G検定まとめはこちら

活性化関数

活性化関数は、入力信号の総和を出力信号に変換し、どのようにニューロンが活性化するかを決定します。活性化関数には、主に線形関数と非線形関数の二種類があります。線形関数は入力値の定数倍が出力となる関数で、ステップ関数やシグモイド関数が含まれます。一方、非線形関数にはReLU関数などがあります​​。

シグモイド関数は、出力が0から1の範囲に収まり、確率として解釈できる特性を持っています。これは出力層においては重要な性質ですが、隠れ層においては必須ではありません。隠れ層では、任意の実数を変換できる微分可能な関数を用いることができます。しかし、シグモイド関数の微分の最大値が小さいため、ディープニューラルネットワークの隠れ層を増やすと誤差逆伝播時に勾配が消失しやすくなるという問題があります​​。

この勾配消失問題に対処するために、いくつかの別の活性化関数が提案されています。たとえば、ReLU(Rectified Linear Unit)関数は、入力が0以下の場合は出力が0、0以上の場合は入力値をそのまま出力します。これは勾配消失を防ぐ効果がありますが、0以下の入力で微分値が0になるため、学習がうまくいかない場合もあります。その他の関数としては、Leaky ReLUやParametric ReLU、Randomized ReLUなどがあります。これらの関数は、ReLU関数の改良版で、より柔軟な動作を実現します​​​​。

また、tanh(ハイパボリックタンジェント)関数もよく使用されます。この関数は、出力が-1から1の範囲を取り、微分の最大値が1であるため、シグモイド関数よりも勾配消失問題を起こしにくいです。しかし、この関数も微分値が1より小さくなることが多く、完全に勾配消失問題を防げているわけではありません

G検定学習法

最後までご覧いただきありがとうございました。

当サイトではG検定に役立つ情報をまとめています。

ぜひご覧ください。

本サイトの活用方法

【G検定2024まとめ】理解度確認問題集【直前対策】

問題 すべての問題の解答が終わると答えを見ることができます。 解説動画 関連記事【G検定まとめ2024】YouTube動画リスト(問題編) 2024年5月4日 【G検定まとめ2024】YouTube動画リスト( […]

【G検定まとめ2024】YouTube動画リスト(問題編)

講義編はこちら 関連記事【G検定2024まとめ】理解度確認問題集【直前対策】 2024年5月28日 【G検定まとめ2024】YouTube動画リスト(講義編) 2024年1月24日 【G検定まとめ20 […]

【G検定まとめ2024】YouTube動画リスト(講義編)

問題編はこちら 関連記事【G検定2024まとめ】理解度確認問題集【直前対策】 2024年5月28日 【G検定まとめ2024】YouTube動画リスト(問題編) 2024年5月4日 【G検定まとめ202 […]

【G検定まとめ2024】試験当日も使える! 要点整理&試験対策カンペ

G検定の要点をシラバスから抜粋してまとめました。これから学習する方も、復習したい方にもお使いいただけます。試験当日用のG検定のカンニングペーパー参考としてもお役立てください。試験結果を保証するものではありませんので、試験 […]

【G検定2023まとめ】理解度確認&問題集まとめ【直前対策】

下記ページに移動しました。 【G検定2024まとめ】理解度確認問題集【直前対策】 関連記事【G検定2024まとめ】理解度確認問題集【直前対策】 2024年5月28日 【G検定まとめ2024】YouTube動画リ […]

【G検定2023】G検定の概要と試験のポイント

このシリーズではG検定の要点を項目ごとにまとめています。 今回の記事では「G検定の概要と試験のポイント」について紹介します。 試験の概要  G検定(公式名:ジェネラリスト検定)は、JDLA:Japan Deep Lear […]

参考書籍

教科書として使用する書籍

体系的に知識を整理することができます。

まずは、この1冊を読んでG検定の学習を進めましょう。

検索機能が使用できるので、Kindle版が特におすすめです。

②問題集として使用する書籍

ある程度学習が進んだら、本番を意識して問題集に取り組みましょう。

本番の試験環境を意識して、このページ「要点整理&当日用カンペ」を使用しながら解答してみましょう。