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 ...

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 ...

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. 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 ...

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 ...

aS在數據庫中后面可以起到一個別名的作用，這樣可以方便給開發的人員的理解 引用作者：https://www.cnb ...

1、Sigmoid、Softmax 函數 　　（1）Sigmoid 　　Sigmoid =多標簽分類問題=多個正確答案=非獨占輸出（例如胸部X光檢查、住院）。構建分類器，解決有多個正確答案的問題時，用Sigmoid函數分別處理各個原始輸出值。 Sigmoid函數是一種 ...

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 ...