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、多くの機械学習モデルやディープラーニングモデルで広く使用されていますが、以下にさらにいくつかの例を挙げます。
- 言語モデル:
- 自然言語処理（NLP）モデル: テキスト生成、文書分類、感情分析などのタスクにおいて、出力の確率分布を得るために使用されます。例えば、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）やGPT（Generative Pre-trained Transformer）などのモデルでは、出力層でソフトマックス関数が適用されます。
- クラスタリング:
- ソフトクラスタリング: クラスタリングアルゴリズムの一部として、各データポイントが各クラスタに属する確率を表すために使用されます。例えば、混合ガウスモデル（Gaussian Mixture Model）では、各ガウス分布の重みを表すためにソフトマックス関数が使用されます。
- 強化学習:
- 行動選択ポリシー: 強化学習の問題において、エージェントが取る行動の確率を生成するために使用されます。例えば、Deep Q-Networks（DQN）やPolicy Gradient法において、行動選択の確率分布を生成するためにソフトマックス関数が適用されます。
これらはいくつかの例ですが、ソフトマックス関数は確率的な出力を生成するための汎用的なツールとして、さまざまなモデルやアプリケーションで広く使用されています。