译自：http://willwolf.io/2017/04/19/deriving-the-softmax-from-first-principles/ 本文的原始目标是探索softmax函数与sigmoid函数的关系。事实上，两者的关系看起来已经是遥不可及：一个是分子中有指数！一个有求和！一个 ...

https://www.zhihu.com/question/23765351 因为这里不太方便编辑公式，所以很多公式推导的细节都已经略去了，如果对相关数学表述感兴趣的话，请戳这里的链接Softmax的理解与应用 - superCally的专栏 - 博客频道 ...

　　　　　　　 　　　　我们知道max，假如说我有两个数，a和b，并且a>b，如果取max，那么就直接取a，没有第二种可能。但有的时候我不想这样，因为这样会造成分值小的那个饥饿。所以我希望分值大的那一项经常取到，分值小的那一项也偶尔可以取到，那么我用softmax就可以了 现在还是a和b ...

0 - 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0,1之间。 　　其曲线如下图： 　　　　　　　　 1 - 导数 $$\begin ...

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 ...

　　Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值。Softmax模型可以用来给不同的对象分配概率。即使在之后，我们训练更加精细的模型时，最后一步也需要用softmax来分配概率。本质上其实是一种多种类型的线性分割，当类 ...

Sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）由下列公式定义： 其对x的导数可以用自身表示： 相关代码： Sigmoid函数的图形如S曲线： 1.在神经网络中sigmoid通常被用作激活函数，它可以用来处理二分类问题。那么什么是激活函数呢？ 我们知道在多层的神经网络 ...

Sigmoid函数是一个 S型函数. Sigmoid函数的数学公式为： 它是常微分方程 的一个解。 Sigmoid函数 具有如下基本性质： 定义域为 值域为, 为有界函数 函数在定义域内为连续和光滑函数 函数的导数 ...