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sigmoiD 求导

(1)对于深度神经网络,中间的隐层的输出必须有一个激活函数。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。这个激活函数不一定是sigmoid,常见的有sigmoid、tanh、relu等。 (2)对于二分类问题,输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域...

设 f(x)≠0,且 f'(x) = f(x), 则对 f'(x)/f(x) = 1 两端积分,得 ln|f(x)| = x+C1, 或 f(x) = ±exp(x+C1), 或 f(x) = C*exp(x), 即指数函数。

import mathdef sigmoid(x,derivate=False): if derivate: return sigmoid(x)*(1-sigmoid(x)) return 1.0 / (1+math.exp(-x)) def relu(x):...

理论上讲任何一个连续的非多项式、常数函数都可以做为BP的激活函数,而且这都是已经在数学上证明过的问题。 但sigmoid函数相对其他函数有它自身的优点,比如...

sigmoid函数是神经网络中常用的非线性变换方式。优点在于输出范围有限,所以数据在传递的过程中不容易发散,求导容易。缺点就是饱和的时候梯度太校输出范围为(0, 1),所以可以用作输出层,输出表示概率。

我们将sigmoid函数看成样本数据的概率密度函数,每一个样本点,都可以通过上述的...对此函数求导,得到p+1个似然方程。 (1.9),j=1,2,..,p.---p为独立向量...

Sigmoid曲线的斜率可以通过求导得到:把第二个等式代入第一个等式里,得到调整权重的最终公式:当然有其他公式,它们可以使神经元学习得更快,但是这个公式的优点是非常...

import mathdef sigmoid(x,derivate=False): if derivate: return sigmoid(x)*(1-sigmoid(x)) return 1.0 / (1+math.exp(-x)) def relu(x):...

深入学习【Yann LeCun 1,2,yoshua bengio 3 &杰弗里Hinton 4,5】 热心网友| 发布于2016-11-08 19:37 评论 0 1 为您推荐:其他类似问题...

求导得到:经过对偶后为:s.t. 这里与W函数是一样的,只是符号求反后,变成求...它不再像logistic回归一样企图去拟合样本点(中间加了一层sigmoid函数变换),而是...

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