はじめに
深層学習day1の「Section2：活性化関数」の実装演習を以下にまとめる。
実装演習
活性化関数
本文で説明した、3つの活性化関数の特徴をつかむために、グラフを描画する。
ステップ関数
# ステップ関数のグラフ
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
def step_function(x):
return np.array(x > 0, dtype=np.int)
x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
y = step_function(x)
plt.plot(x, y)
シグモイド関数
# シグモイド関数のグラフ
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
y = sigmoid(x)
plt.plot(x, y)
ReLU関数
# ReLU関数のグラフ
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
def relu(x):
return np.maximum(0, x)
x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
y = relu(x)
plt.plot(x, y)
