ソフトマックス関数 (Softmax Function)
ソフトマックス関数（Softmax Function）とは、主に機械学習、特にニューラルネットワークの出力層で使われる活性化関数の一つです。
ソフトマックス関数の役割と特徴
複数の入力値をとり、それぞれの値を0から1の間の数値に変換し、かつそれらの合計が必ず1になるように正規化する役割を持ちます。
多クラス分類問題において、複数のクラスのそれぞれに対して「スコア」を出力し、ソフトマックス関数はそのスコアをそれぞれのクラスに属する確率として解釈できるようにします。
例えば、画像認識で「猫」、「犬」、「鳥」のどれであるかを分類したい場合は、ニューラルネットワークの最後の層はそれぞれのクラスに対する数値を出力します。この数値をソフトマックス関数に通すことで、「猫である確率」「犬である確率」「鳥である確率」という形に変換され、最も確率の高いクラスを予測結果とします。
ソフトマックス関数の利用例：多クラス分類
例えば、画像認識で「猫」、「犬」、「鳥」のどれであるかを分類したい場合は、ニューラルネットワークの最後の層はそれぞれのクラスに対する数値を出力します。この数値をソフトマックス関数に通すことで、「猫である確率」「犬である確率」「鳥である確率」という形に変換され、最も確率の高いクラスを予測結果とします。
サイバネットのAIソフトウェア・ソリューション
サロゲートモデル構築のための深層学習ソフトウェア Neural Concept Studio
Neural Concept Studio (NCS) は、設計プロセスを劇的に加速する深層学習ベースのソフトウェアです。既存の形状パターンやシミュレーションデータからサロゲート(代理)モデルを構築することで、設計変更に対する解析結果が最短数ミリ秒で出力されます。
AI画像認識カスタムソリューション
製造業特化の欠陥検出AIソリューションです。お客様の工場ごとに最適化されたフルオーダーメイドAIだからこそ、他社の汎用AIでは検出できない微細な欠陥も検出可能に。金属・樹脂・塗装・半導体など、あらゆる検査ニーズに対応します。