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  • Sigmoid函数

    2021-03-21 10:28:51
    主要来说说看 sigmoid 函数,sigmoid函数是机器学习中的一个比较常用的函数,与之类似的还有softplus和softmax等函数,这里也就不说,先来看看sigmoid函数的表达式的和图像, sigmoid函数表达式如下 这就是sigmoid...

    主要来说说看 sigmoid 函数,sigmoid函数是机器学习中的一个比较常用的函数,与之类似的还有softplus和softmax等函数,这里也就不说,先来看看sigmoid函数的表达式的和图像, sigmoid函数表达式如下
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    这就是sigmoid函数的表达式,这个函数在伯努利分布上非常好用,现在看看他的图像就清楚
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    可以看到在趋于正无穷或负无穷时,函数趋近平滑状态,sigmoid函数因为输出范围(0,1),所以二分类的概率常常用这个函数。该函数具有如下的特性:当x趋近于负无穷时,y趋近于0;当x趋近于正无穷时,y趋近于1;当x= 0时,y=0.5.。当然,在x超出[-6,6]的范围后,函数值基本上没有变化,值非常接近,在应用中一般不考虑。
    在这里插入图片描述

    优点:
    1> 值域在0和1之间 ,输出范围有限
    2> 求导容易
    3> 函数具有非常好的对称性
    缺点:
    1>. 由于其软饱和性,容易产生梯度消失,导致训练出现问题。
    2>. 其输出并不是以0为中心的。
    函数对输入超过一定范围就会不敏感,sigmoid的输出在0和1之间,我们在二分类任务中,采用sigmoid的输出的是事件概率,也就是当输出满足某一概率条件我们将其划分正类,不同于svm。此外,logistic函数也是神经网络最为常用的激活函数。

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  • Sigmoid 函数

    2021-01-05 11:17:44
    Sigmoid 函数: ​ 求导详细过程参考博文:Sigmoid 函数的求导过程 是 (,)到[0,1]的映射,通常用来进行概率分布运算。 其他 Sigmoid 函数

    Sigmoid 函数:  \sigma \left ( x \right )= \frac{1}{1+e^{-x}}​ 求导详细过程参考博文:Sigmoid 函数的求导过程

    是 (-\infty+\infty)到[0,1]的映射,通常用来进行概率分布运算。

    其他 Sigmoid 函数:

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  • sigmoid函数

    2013-02-05 19:59:40
    sigmoid函数 柔性神经网络采用了柔性的sigmoid函数

空空如也

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