ソフトマックス関数が使われているモデル
ソフトマックス関数は、多くの機械学習およびディープラーニングモデルで使用されています。以下は、主なモデルおよびアプリケーションの例です。
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分類モデル:
- ニューラルネットワーク（ディープラーニング）: 画像分類、テキスト分類、音声分類などの多クラス分類タスクにおいて、出力層で使用されます。
- ロジスティック回帰: 2クラス分類問題では、ロジスティック回帰の出力層で使用され、2つのクラスに対する確率を生成します。
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確率的生成モデル:
- Generative Adversarial Networks（GANs）: 生成器の出力を確率的なサンプルとして解釈するために使用されます。生成器の出力は、例えば画像生成の場合、各ピクセルの色の分布を表すためにソフトマックス関数が適用されます。
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強化学習:
- 方策勾配法: 方策（ポリシー）を確率分布として表現し、行動選択の確率を生成するために使用されます。
ソフトマックス関数は、これらのモデルやアプリケーションにおいて、確率分布を生成するための重要な役割を果たしています。その確率的な性質は、モデルの解釈性や性能評価に重要です。