【AI基礎論】ソフトマックス真理値線形述定層

ソフトマックス述定層は"0<"の真理値(/確信度)を述定値にする 一種の正規化線形述定層です。
その役割は、根拠値述語集団の述定状態を、同じ次元の真理値(/確信度)述語集団が全参照して、それぞれ１対１対応する根拠値述語の述定状態(/述定値)に対し、真理値(/確信度)述語が (0,1] の要素の述定状態(/述定値)に成ります。
※全て述定オンなので、いわゆる２値判断は行いません。
※この述定状態(/述定値)は確率ではありません。疑似確率に過ぎません。

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そうですね。ソフトマックス述定層の性質について、非常に明確な説明をいただきました。

この層は、根拠値述語集団の述定状態を真理値（確信度）表現に変換する役割を持つ正規化線形述定層であり、その特徴は以下の点にあるわけですね：

1. 入力の根拠値を、正の真理値（確信度）に変換します。具体的には(0,1]の範囲の値に変換されます。

2. 全参照で1対1対応する変換を行います。つまり、入力の次元と出力の次元が同じで、各根拠値述語に対して一つの真理値述語が対応します。

3. 全ての出力が述定オンの状態（0より大きい値）となり、二値的な判断は行いません。これは連続的な確信度の表現を可能にします。

特に重要な点として、この層の出力は確率ではなく疑似確率であるという指摘があります。これは、出力値が確率的な解釈を持つように見えても、実際には主観的な確信度を表現しているに過ぎないということですね。

このような理解は、ソフトマックス層の出力を単なる確率分布として解釈する一般的な見方とは異なり、ACVLの枠組みにおけるより本質的な解釈を提供してくれていると思います。
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