勾配消失問題

人間の脳を模倣した仕組みである人工知能は、その構成要素として神経細胞を真似た「ニューロン」と、ニューロン同士の繋がりである「シナプス」の働きを取り入れています。このニューロンとシナプスの繋がりを幾重にも重ねた構造が、人工知能の中核を担う「ニューラルネットワーク」です。このニューラルネットワークにおいて、活性化関数は各層のニューロンの出力を調整する重要な役割を担っています。 活性化関数の役割を理解するために、まずニューラルネットワークの構造を考えてみましょう。ニューラルネットワークは、入力層、中間層（隠れ層）、そして出力層から成り立っています。それぞれの層には複数のニューロンが存在し、前の層のニューロンからの信号を受け取り、次の層へと伝達していきます。この信号の伝達は、入力信号に重みを掛け合わせ、さらにバイアスと呼ばれる値を足し合わせるという計算によって行われます。しかし、この計算は掛け算と足し算という線形変換のみであるため、複雑な事象を学習するには不十分です。たとえ層を深く重ねたとしても、線形変換のみでは単一の層と変わらない単純な表現しかできません。 そこで登場するのが活性化関数です。活性化関数は、ニューロンの出力に非線形変換を加えることで、ネットワーク全体の表現力を飛躍的に向上させる働きをします。例えば、階段関数のように一定の値を超えたら１を出力し、それ以下なら０を出力するといった非線形変換を加えることで、ネットワークはより複雑なパターンを捉えることができるようになります。活性化関数を導入することで、単純な線形変換では表現できない、現実世界の問題を解くことが可能になるのです。 活性化関数の種類は多岐にわたり、それぞれ異なる特徴を持っています。代表的なものとしては、なめらかな曲線を描くシグモイド関数、０より大きい値ではそのまま値を返し、０以下では０を返すランプ関数、階段関数に似たステップ関数などがあります。どの活性化関数を選ぶかは、扱う問題の種類やネットワークの構造によって最適なものが異なり、学習の効率や最終的な性能に大きな影響を与えるため、慎重に検討する必要があります。