문제
역전파는 기울기에 각 활성화 함수의 도함수를 곱합니다. activation_derivative(name, values)를 구현하고 모든 값에서의 도함수를 반환하세요.
| name | 도함수 |
|---|---|
"sigmoid" | s × (1 - s), 여기서 s = 1 / (1 + e^(-x)) |
"relu" | x > 0이면 1, 아니면 0 |
"leaky_relu" | x > 0이면 1, 아니면 0.01 |
"tanh" | 1 - tanh(x)² |
입력
name: "sigmoid", "relu", "leaky_relu", "tanh" 중 하나.
values: 활성화 함수의 입력 x.
출력
각 값에서의 도함수를 같은 순서로 반환하세요.
제약 조건
1 ≤ 길이 ≤ 1,000
-50 ≤ 각 값 ≤ 50
예시
예시 1
입력:
name = "sigmoid"
values = [0.0, 2.0]
예상 출력:
expected = [0.25, 0.104994]입력:
std::string name = "sigmoid";
std::vector<double> values = {0.0, 2.0};
예상 출력:
std::vector<double> expected = {0.25, 0.104994};입력:
string name = "sigmoid";
double[] values = new double[] {0.0, 2.0};
예상 출력:
double[] expected = new double[] {0.25, 0.104994};설명
0에서 s = 0.5이고 기울기는 0.5 × 0.5 = 0.25로, sigmoid가 가장 가파른 지점입니다. 2에서는 s ≈ 0.880797이고 기울기는 약 0.104994입니다.
예시 2
입력:
name = "relu"
values = [-3.0, 0.0, 4.5]
예상 출력:
expected = [0.0, 0.0, 1.0]입력:
std::string name = "relu";
std::vector<double> values = {-3.0, 0.0, 4.5};
예상 출력:
std::vector<double> expected = {0.0, 0.0, 1.0};입력:
string name = "relu";
double[] values = new double[] {-3.0, 0.0, 4.5};
예상 출력:
double[] expected = new double[] {0.0, 0.0, 1.0};설명
ReLU는 x ≤ 0에서 평평하고(기울기 0) x > 0에서 기울기가 1이므로 결과는 [0, 0, 1]입니다.
참고 자료
이 문제는 CodeUtility에 맞게 수정되었습니다. 위의 설명과 제한 조건을 따르세요.