1. Sigmod 函数 1.1 函数性质以及优点 其实logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线（S型曲线）。 其中z是一个线性组合，比如z可以等于：b + w1*x1 + w2 ...

cross_entropy-----交叉熵是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。 在介绍softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前，先来回顾一下信息量、熵、交叉熵 ...

1、什么是 softmax 机器学习总归是要接触到 softmax 的，那么这个东东倒底是怎么来的呢？对于熟悉机器学习或神经网络的读者来说，sigmoid与softmax两个激活函数并不陌生，但这两个激活函数在逻辑回归中应用，也是面试和笔试会问到的一些内容，掌握好这两个激活函数及其衍生的能力 ...

1、什么是 softmax 机器学习总归是要接触到 softmax 的，那么这个东东倒底是怎么来的呢？实际上 softmax 可能指两种相似但不相同的东东。 1.1. softmax function 这函数定义比较符合 softmax 这个名字： 可见 softmax ...

说到softmax和sigmoid二者差别，就得说说二者分别都是什么。其实很简单，网上有数以千计的优质博文去给你讲明白，我只想用我的理解来简单阐述一下： sigmoid函数针对两点分布提出。神经网络的输出经过它的转换，可以将数值压缩到(0,1)之间，得到的结果可以理解成“分类成目标类别 ...

对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结： sigmoid和softmax一般用作神经网络的最后一层做分类函数（备注：sigmoid也用作中间层做激活函数）； 对于类别数量大于2的分类问题，如果每个类别之间互斥，则选用softmax函数（例如：类别为牡丹花、玫瑰花、菊花 ...

前言 Sigmoid 函数（Logistic 函数）是神经网络中非常常用的激活函数，我们今天来深入了解一下 Sigmoid 函数。 函数形式 函数图像 代码实现 代码运行：Colab 性质及问题 函数值 S(x) 的值域为 (0, 1)，常用于二分类问题，函数平滑，易于 ...

在神经网络中，sigmoid和tanh分别是两个激活函数，用在每个layer输出的时候。 这里对这个两个激活函数做出比较，首先，将两个函数图像画到一张图上面来： sigmod函数： sigmod(a)=1/(1+exp(-a)) tanh函数（正切三角函数），可写成是sigmod函数 ...