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- ニューラルネットワークと活性化関数人工知能の分野で広く活用されているニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞の仕組みを模倣して作られています。このネットワークは、多数のノード（ニューロン）が層状に接続された構造をしており、それぞれの層を情報が通過することで学習していきます。ニューラルネットワークでは、入力層から入った情報が、中間層（隠れ層）と呼ばれる層を複数経由して、最終的な出力層へと伝達されます。この情報伝達の過程で重要な役割を果たすのが活性化関数です。各ノードは、前の層から受け取った情報を単純に次の層へ送るのではなく、活性化関数を通して処理します。活性化関数は、入力された情報を特定の値域に変換する関数のことを指し、これによってネットワークは複雑なパターンを学習することが可能になります。例えば、単純な線形関数では表現できないような複雑な関係をデータが持っている場合、活性化関数を導入することで、より柔軟な表現が可能になります。活性化関数には、シグモイド関数、ReLU関数、tanh関数など、様々な種類が存在し、それぞれ異なる特性を持っています。適切な活性化関数を選択することで、ニューラルネットワークの学習効率や精度を向上させることができます。