線形分類

隠れ層の役割は、ニューラルネットワークにおいて極めて重要です。隠れ層では、入力データの特徴を抽出し、より複雑なパターンを認識するために使用されます。 入力層から出力層までのデータの伝達経路において、隠れ層は中間的な役割を果たします。 隠れ層は、一般的に複数の非線形アクティベーション関数によって活性化されます。これにより、ネットワークは複雑な非線形の関係を学習し、さまざまなタスクを実行できるようになります。 非線形アクティベーション関数により、隠れ層は入力を線形変換するだけでなく、より表現力豊かな特徴表現を構築できます。

サポートベクトルマシン（SVM）とは、データ分類に使用される強力な機械学習アルゴリズムです。SVMは、データポイント間の境界線を見つけることで、線形に分類できないデータに対しても高い分類精度を実現します。この境界線は、サポートベクトルと呼ばれる境界線に最も近いデータポイントによって決定されます。 SVMの分類プロセスは、データポイントをハイパー平面で分離することを目的としています。このハイパー平面は、データポイント間のマージンを最大化するように配置されます。マージンとは、サポートベクトルと境界線との間の距離です。マージンが大きいほど、分類器の汎化能力が高くなります。