Accord Framework には、Gaussian、Bernoulli、Sigmoid などの活性化関数がいくつかあります。これらの関数は個々のニューロン用であり、率直に言って、同じ可視層内の他のニューロンにアクセスする方法を理解できなかったため、softmax の実装方法がわかりません (ニューロンの出力は、の出力を使用して計算されるため)。他のニューロンも同様です。)
では、出力を確率分布としてニューラル ネットワークを実装するにはどうすればよいでしょうか。
Accord Framework には、Gaussian、Bernoulli、Sigmoid などの活性化関数がいくつかあります。これらの関数は個々のニューロン用であり、率直に言って、同じ可視層内の他のニューロンにアクセスする方法を理解できなかったため、softmax の実装方法がわかりません (ニューロンの出力は、の出力を使用して計算されるため)。他のニューロンも同様です。)
では、出力を確率分布としてニューラル ネットワークを実装するにはどうすればよいでしょうか。