1. Sigmod 函數 1.1 函數性質以及優點 其實logistic函數也就是經常說的sigmoid函數，它的幾何形狀也就是一條sigmoid曲線（S型曲線）。 其中z是一個線性組合，比如z可以等於：b + w1*x1 + w2 ...

cross_entropy-----交叉熵是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距。 在介紹softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前，先來回顧一下信息量、熵、交叉熵 ...

1、什么是 softmax 機器學習總歸是要接觸到 softmax 的，那么這個東東倒底是怎么來的呢？對於熟悉機器學習或神經網絡的讀者來說，sigmoid與softmax兩個激活函數並不陌生，但這兩個激活函數在邏輯回歸中應用，也是面試和筆試會問到的一些內容，掌握好這兩個激活函數及其衍生的能力 ...

1、什么是 softmax 機器學習總歸是要接觸到 softmax 的，那么這個東東倒底是怎么來的呢？實際上 softmax 可能指兩種相似但不相同的東東。 1.1. softmax function 這函數定義比較符合 softmax 這個名字： 可見 softmax ...

說到softmax和sigmoid二者差別，就得說說二者分別都是什么。其實很簡單，網上有數以千計的優質博文去給你講明白，我只想用我的理解來簡單闡述一下： sigmoid函數針對兩點分布提出。神經網絡的輸出經過它的轉換，可以將數值壓縮到(0,1)之間，得到的結果可以理解成“分類成目標類別 ...

對於分類問題的神經網絡最后一層的函數做如下知識點總結： sigmoid和softmax一般用作神經網絡的最后一層做分類函數（備注：sigmoid也用作中間層做激活函數）； 對於類別數量大於2的分類問題，如果每個類別之間互斥，則選用softmax函數（例如：類別為牡丹花、玫瑰花、菊花 ...

前言 Sigmoid 函數（Logistic 函數）是神經網絡中非常常用的激活函數，我們今天來深入了解一下 Sigmoid 函數。 函數形式 函數圖像 代碼實現 代碼運行：Colab 性質及問題 函數值 S(x) 的值域為 (0, 1)，常用於二分類問題，函數平滑，易於 ...

在神經網絡中，sigmoid和tanh分別是兩個激活函數，用在每個layer輸出的時候。 這里對這個兩個激活函數做出比較，首先，將兩個函數圖像畫到一張圖上面來： sigmod函數： sigmod(a)=1/(1+exp(-a)) tanh函數（正切三角函數），可寫成是sigmod函數 ...