譯自：http://willwolf.io/2017/04/19/deriving-the-softmax-from-first-principles/ 本文的原始目標是探索softmax函數與sigmoid函數的關系。事實上，兩者的關系看起來已經是遙不可及：一個是分子中有指數！一個有求和！一個 ...

https://www.zhihu.com/question/23765351 因為這里不太方便編輯公式，所以很多公式推導的細節都已經略去了，如果對相關數學表述感興趣的話，請戳這里的鏈接Softmax的理解與應用 - superCally的專欄 - 博客頻道 ...

　　　　　　　 　　　　我們知道max，假如說我有兩個數，a和b，並且a>b，如果取max，那么就直接取a，沒有第二種可能。但有的時候我不想這樣，因為這樣會造成分值小的那個飢餓。所以我希望分值大的那一項經常取到，分值小的那一項也偶爾可以取到，那么我用softmax就可以了 現在還是a和b ...

0 - 定義 　　$Sigmoid$函數是一個在生物學中常見的S型函數，也稱為$S$型生長曲線。在信息科學中，由於其單增以及反函數單增等性質，$Sigmoid$函數常被用作神經網絡的閾值函數，將變量映射到0,1之間。 　　其曲線如下圖： 　　　　　　　　 1 - 導數 $$\begin ...

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 ...

　　Softmax回歸模型，該模型是logistic回歸模型在多分類問題上的推廣，在多分類問題中，類標簽 可以取兩個以上的值。Softmax模型可以用來給不同的對象分配概率。即使在之后，我們訓練更加精細的模型時，最后一步也需要用softmax來分配概率。本質上其實是一種多種類型的線性分割，當類 ...

Sigmoid函數（也叫邏輯斯諦函數）由下列公式定義： 其對x的導數可以用自身表示： 相關代碼： Sigmoid函數的圖形如S曲線： 1.在神經網絡中sigmoid通常被用作激活函數，它可以用來處理二分類問題。那么什么是激活函數呢？ 我們知道在多層的神經網絡 ...

Sigmoid函數是一個 S型函數. Sigmoid函數的數學公式為： 它是常微分方程 的一個解。 Sigmoid函數 具有如下基本性質： 定義域為 值域為, 為有界函數 函數在定義域內為連續和光滑函數 函數的導數 ...