TensorFlow 活性化関数：種類と選び方を徹底解説

TensorFlowには、異なるタイプの活性化関数が多数提供されており、これに限定されないが、以下が含まれる：

1. 活性化関数 tf.nn.relu
2. tf.nn.sigmoidを日本語で表現すると、tf.nn.シグモイドとなります。
3. テンソルフローライブラリ内のtanh関数
4. ソフトプラス函数 (tf.nn.softplus)
5. tf.nn.softsignという関数
6. tf.nn.eluは、指定された入力に対して指数線形ユニット関数を適用します。
7. tf.nn.leaky_reluは、リルー関数を実装したものです。
8. tf.nn.log_softmaxを日本語にすると、「tf.nn.log_softmax」という関数です。

これらの活性化関数は、ニューラルネットワークの隠れ層や出力層で使用することで、ネットワークが非線形関係を学習し、勾配消失などの問題を解決するのに役立ちます。TensorFlowには、ネットワークモデルを構築する際に便利な高度なインターフェースも提供されており、tf.keras.layersなどに多くの一般的な活性化関数が含まれています。