原文:激活函数——sigmoid函数(理解)

定义 Sigmoid 函数是一个在生物学中常见的S型函数,也称为 S 型生长曲线。在信息科学中,由于其单增以及反函数单增等性质, Sigmoid 函数常被用作神经网络的阈值函数,将变量映射到 , 之间。 其曲线如下图: 导数 begin align sigmoid x amp frac e x amp frac e x e x amp frac e x e x amp frac e x frac ...

2018-10-26 11:01 0 5408 推荐指数:

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什么是sigmoid激活函数

上面我们讲了引入激活函数的意义,激活函数有多种,下面我们拿一种激活函数sigmoid来做示例,其他的类似。sigmoid函数表达式如下: ​ 它的函数曲线图是: ​ 看到上面的函数曲线图,可以看出是一个sigmoid函数的特点就是当输入值从负无穷变到正无穷时,输出值在0和1之间 ...

Tue Sep 10 02:09:00 CST 2019 0 380
激活函数sigmoid、tanh、relu、Swish

激活函数的作用主要是引入非线性因素,解决线性模型表达能力不足的缺陷   sigmoid函数可以从图像中看出,当x向两端走的时候,y值越来越接近1和-1,这种现象称为饱和,饱和意味着当x=100和x=1000的映射结果是一样的,这种转化相当于将1000大于100的信息丢失了很多,所以一般需要归一化 ...

Thu Sep 27 06:24:00 CST 2018 0 3885
激活函数--(Sigmoid,tanh,Relu,maxout)

Question?   激活函数是什么?   激活函数有什么用?   激活函数怎么用?   激活函数有哪几种?各自特点及其使用场景? 1.激活函数 1.1激活函数是什么?   激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数,那么该网络仅能够表达线性映射,此时即便有再多 ...

Fri Jul 27 23:57:00 CST 2018 0 16619
激活函数的比较,sigmoid,tanh,relu

1. 什么是激活函数 如下图,在神经元中,输入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. 为什么要用激活函数 如果不用激活函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网路有多少层,输出都是输入的线性组合 ...

Sat Mar 23 22:08:00 CST 2019 0 623
深度学习中的激活函数sigmoid、tanh和ReLU

三种非线性激活函数sigmoid、tanh、ReLU。 sigmoid: y = 1/(1 + e-x) tanh: y = (ex - e-x)/(ex + e-x) ReLU:y = max(0, x) 在隐藏层,tanh函数要优于sigmoid函数,可以看作 ...

Tue Apr 14 04:01:00 CST 2020 0 2503
激活函数(Activation functions)--(sigmoid、tanh、ReLu)

1 激活函数(Activation functions) 之前用过 sigmoid 函数,sigmoid 函数在这里被称为激活函数,公式为: 更通常的情况下,使用不同的函数g(z[1]),g可以是除了 sigmoid 函数意外的非线性函数 ,效果总是优于 sigmoid ...

Sun Jul 25 23:40:00 CST 2021 0 229
激活函数——tanh函数理解

0 - 定义   $tanh$是双曲函数中的一个,$tanh()$为双曲正切。在数学中,双曲正切“$tanh$”是由基本双曲函数双曲正弦和双曲余弦推导而来。 $$tanhx=\frac{sinhx}{coshx}=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}$$   其曲线 ...

Fri Oct 26 05:23:00 CST 2018 0 30024
 
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