활성화 함수 수식으로 옳지 않은 것은? | [7급 국가직 인공지능] 24년 1회차 기출문제 상세 페이지

1[7급 국가직 인공지능] 24년 1회차

활성화 함수 수식으로 옳지 않은 것은?

 $softmax(x)=\dfrac{2}{1+e^{-2x}}-1$

 $softplus(x)=\ln(1+e^{x})$

 $sigmoid(x)=\dfrac{1}{1+e^{-x}}$  (단극성)

 $LeakyReLU(x)=max(\alpha x,\ x)$  ( $\alpha$ 는 양의 상수)

해설

옳지 않은 것은 softmax에 대한 식이다.
제시된  $\dfrac{2}{1+e^{-2x}}-1$ 은 하이퍼볼릭 탄젠트(tanh) 식이다. softmax는  $\mathrm{softmax}(x_i)=\dfrac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}}$ 로, 출력 합이 1이 되도록 정규화한다.
softplus:  $\ln(1+e^{x})$ 로 ReLU를 부드럽게 근사한 식이 맞다.
sigmoid(단극성):  $\dfrac{1}{1+e^{-x}}$ 로 출력 범위가 0~1인 식이 맞다.
Leaky ReLU: 음수 구간에 작은 기울기를 준  $\max(\alpha x,\ x)$ 가 맞다.

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