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  • 基于双Sigmoid小波混沌神经网络的盲检测算法.pdf
  • 可编程极性sigmoid函数及其导数发生器
  • Scipy-sigmoid曲线拟合

    2020-12-08 08:30:57
    我有一些数据点,想找到一个拟合函数,...这就是我现在所拥有的:import numpy as npimport pylabfrom scipy.optimizeimport curve_fitdef sigmoid(x, a, b):y = 1 / (1 + np.exp(-b*(x-a)))return yxdata = np.arra...

    我有一些数据点,想找到一个拟合函数,我想一个累积高斯乙状窦函数会拟合,但我真的不知道如何实现这一点。

    这就是我现在所拥有的:import numpy as np

    import pylab

    from scipy.optimize

    import curve_fit

    def sigmoid(x, a, b):

    y = 1 / (1 + np.exp(-b*(x-a)))

    return y

    xdata = np.array([400, 600, 800, 1000, 1200, 1400, 1600])

    ydata = np.array([0, 0, 0.13, 0.35, 0.75, 0.89, 0.91])

    popt, pcov = curve_fit(sigmoid, xdata, ydata)

    print(popt)

    x = np.linspace(-1, 2000, 50)

    y = sigmoid(x, *popt)

    pylab.plot(xdata, ydata, 'o', label='data')

    pylab.plot(x,y, label='fit')

    pylab.ylim(0, 1.05)

    pylab.legend(loc='best')

    pylab.show()

    但我得到了以下警告:.../scipy/optimize/minpack.py:779: OptimizeWarning: Covariance of the parameters could not be estimated

    category=OptimizeWarning)

    有人能帮忙吗?

    我也愿意接受任何其他的可能性!我只需要一个曲线来拟合这些数据。

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  • 神经网络之传递函数(sigmoid ,S)

    千次阅读 2019-06-27 16:26:01
    1.S函数(sigmoid)f(x)=11+e−xf(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}f(x)=1+e−x1​ 2.S函数 f(x)=1−e−x1+e−xf(x)=\frac{1-e^{-x}}{1+e^{-x}}f(x)=1+e−x1−e−x​

    1.S函数(sigmoid) f ( x ) = 1 1 + e − x f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} f(x)=1+ex1
    在这里插入图片描述
    2.双S函数
    f ( x ) = 1 − e − x 1 + e − x f(x)=\frac{1-e^{-x}}{1+e^{-x}} f(x)=1+ex1ex
    在这里插入图片描述

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  • Sigmoid函数  Sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数,具有指数函数形状 。正式定义为: 代码: x=-10:0.001:10;  %sigmoid和它的导数 sigmoid=1./(1+exp(-x)); sigmoidDer=exp(-x)./((1+exp(-x)).^2); ...

    Sigmoid函数

         Sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数,具有指数函数形状 。正式定义为:

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    代码:

    x=-10:0.001:10; 
    %sigmoid和它的导数
    sigmoid=1./(1+exp(-x));
    sigmoidDer=exp(-x)./((1+exp(-x)).^2);
    figure;
    plot(x,sigmoid,‘r‘,x,sigmoidDer,‘b--‘);
    axis([-10 10 -1 1]);
    grid on;
    title(‘Sigmoid函数(实线)及其导数(虚线)‘);
    legend(‘Sigmoid原函数‘,‘Sigmid导数‘);
    set(gcf,‘NumberTitle‘,‘off‘);
    set(gcf,‘Name‘,‘Sigmoid函数(实线)及其导数(虚线)‘);

    输出:

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       可见,sigmoid 在定义域内处处可导,且两侧导数逐渐趋近于0,即:

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        Bengio 教授等将具有这类性质的激活函数定义为软饱和激活函数。与极限的定义类似,饱和也分为左侧软饱和与右侧软饱和:

    左侧软饱和:

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    右侧软饱和:

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        与软饱和相对的是硬饱和激活函数,即:f‘(x)=0,当 |x| > c,其中 c 为常数。

        同理,硬饱和也分为左侧硬饱和和右侧硬饱和。常见的ReLU 就是一类左侧硬饱和激活函数。

    Sigmoid 的软饱和性,使得深度神经网络在二三十年里一直难以有效的训练,是阻碍神经网络发展的重要原因。具体来说,由于在后向传递过程中,sigmoid向下传导的梯度包含了一个f‘(x) 因子(sigmoid关于输入的导数),因此一旦输入落入饱和区,f‘(x) 就会变得接近于0,导致了向底层传递的梯度也变得非常小。此时,网络参数很难得到有效训练。这种现象被称为梯度消失。一般来说, sigmoid 网络在 5 层之内就会产生梯度消失现象[Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks]。梯度消失问题至今仍然存在,但被新的优化方法有效缓解了,例如DBN中的分层预训练,Batch Normalization的逐层归一化,Xavier和MSRA权重初始化等代表性技术。

        Sigmoid 的饱和性虽然会导致梯度消失,但也有其有利的一面。例如它在物理意义上最为接近生物神经元。(0, 1) 的输出还可以被表示作概率,或用于输入的归一化,代表性的如Sigmoid交叉熵损失函数。


    sigmoid函数

    σ(x)=11+exσ(x)=(1σ(x))σ(x)

    证明

    σ(x)x=ex(1+ex)2=(1+ex11+ex)(11+ex)=(1σ(x))σ(x)(7)(8)(9)


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  • 图像处理算法,增加图像的对比度。 该文件可以在这里找到: 您必须使用的函数是 BEASF.m,其他的都是辅助函数。... 如果您发现问题,您可以给我发电子邮件或发表评论,以便我可以解决它。 如果您发现算法存在问题,请...
  • sigmoid与ReLU函数

    千次阅读 2017-02-21 17:52:56
    单极性Sigmoid函数 单极性Sigmoid函数,即f(x)=11+e−x,f(x)′=f(x)[1−f(x)]f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}},f(x)'=f(x)[1-f(x)],该传输函数的输入在(−∞,+∞)(-\infty,+\infty)之间取值,输出在(0,1)(0,1)之间取值。...

    单极性Sigmoid函数

     单极性Sigmoid函数,即 f(x)=11+ex,f(x)=f(x)[1f(x)] ,该传输函数的输入在 (,+) 之间取值,输出在 (0,1) 之间取值。sigmoid函数提供概率解释,另外,sigmoid函数是可微的,所以用于反向传播算法(BP)训练的多层网络才采用了该传输函数。
    这里写图片描述

    双极性Sigmoid函数

     双极性Sigmoid函数,即 f(x)=1ex1+ex,f(x)=12[1f(x)2]

    ReLU函数

     校正线性单元(Rectified Linear Unit):

    f(x)=max(0,x)={0xif x<0if x0 

     深度神经网络中最大的问题是梯度消失问题(Gradient Vanishing Problem),这在使用Sigmoid,tanh等饱和激活函数情况下尤为严重(神经网络进行误差反向传播时,各层都要乘以激活函数的一阶导数 G=eψ(x)x ,梯度每传递一层都会衰减一次,网络层数较多时,梯度 G <script type="math/tex" id="MathJax-Element-7">G</script>就会不停的衰减直至消失),使得训练网络时收敛很慢,而ReLU这类非饱和激活函数收敛速度则快很多,深度学习网络模型中大部分激活函数都选择ReLU.

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  • 基于Sigmoid函数参数调整的隐层BP神经网络的板形预测
  • 激活函数-Sigmoid, Tanh及ReLU

    万次阅读 多人点赞 2018-11-01 14:42:11
    tanh为切正切曲线,过(0,0)点。相比Sigmoid函数,更倾向于用tanh函数 函数公式: 相应的 函数曲线如下: 优点: <1> 函数输出以(0,0)为中学 <2> 收敛速度相对于Sigmoid更快 缺点:...
  • sigmoid ,ReLU, softmax 的比较 如何选择 1. 什么是激活函数 如下图,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数 Activation Function。 2. 为什么要...
  • Sigmoid函数常常被用作神经网络中激活函数  双曲函数tanh(x) Logistic函数  拓展对比 Sigmoid函数常常被用作神经网络中激活函数  函数的基本性质: 定义域:(−∞,+∞)(−∞,+∞) 值域:(−1,1)(−1,1) ...
  • sigmoid函数公式: 其对x的导数可以用自身表示:
  • 结合伪逆直接计算得到神经元之间最优权值的方法, 提出了一种阶段自动搜索与确定最优网络结构的算法, 克服了原有BP神经网络模型及其学习算法的固有缺陷。以函数逼近为例, 计算机数值实验结果显示了算法有效且耗时短...
  • Sigmoid And Tanh

    2018-08-19 14:43:00
    Sigmoid The value is [0,1] import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): a = [] for item in x: a.append(1/(1+math.exp(-item))) return a ...
  • 4、sigmoid,Relu,softmax   1. 什么是激活函数   如下图,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数 Activation Function。 2. 为什么要用 如果不用激励...
  • 【神经网络】激活函数softmax,sigmoid,tanh,relu总结

    万次阅读 多人点赞 2018-11-30 10:23:31
    sigmoid函数 ·隐含层激活函数 映射区间(0, 1) 反向传播之sigmoid公式求导 softmax函数·输出层激活函数 映射区间[0,1] 激活函数 Softmax Sigmoid 本质 离散概率分布 非...
  • 4、sigmoid,Relu,softmax   1. 什么是激活函数   如下图,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数 Activation Function。 2. 为什么要用 如果不用激励...
  • 同学你好,这是个很好的问题,flare老师在第8章卷积神经网络的章节也有提及“为什么CNN结构使用relu替代sigmoid作为激活函数”。flare老师和大家分享常用激活函数的优缺点: sigmoid: 很直观的反映了二分类任务的...
  • 【softmax-hardmax-sigemoid】【输出层函数与激活函数】【attention机制】这三个问题还是一个问题,就是softmax和sigmoid分不清
  • 很多人知道sigmoid函数是神经网络中常用的非线性变换方式,有几人知道为什么sigmoid函数比别的非线性变换更有吸引力吗?在评论和转发中已经看到不少有趣的见解了,我就不一一总结了(包括可导等数学性质,更多的可以...
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  • sigmoidsigmoid变换的目的是把(−∞,∞)(−∞,∞)的取值范围(用xx表示)映射到 (0,1)(0,1) 范围内(用yy表示): h=y(x)h=y(x),为此我们应该选择什么样的 hh 呢,hh 变换可以理解成对 xx 的一种编码,当然hh最好是射,...
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  • 分类: 数学天地2013-09-09 ...本文整理自 @老师木 的一条图片新浪微博,从另一个角度给出为何采用 sigmoid 函数作非线性变换的解释。 为什么我们喜欢用 sigmoid 这类 S 型非线性变换?
  • 2018年03月02日 16:23:35阅读数:17961、什么是激活函数2、为什么要用3、都有什么激活函数4、sigmoid,Relu,softmax1. 什么是激活函数如下图,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这...

空空如也

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双sigmoid

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