機器學習-sigmoid函數
Sigmoid函數是機器學習中比較常用的一個函數，在邏輯回歸、人工神經網絡中有着廣泛的應用，Sigmoid函數是一個有着優美S形曲線的數學函數。 Sigmoid函數的表達式： $$ f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} $$ Sigmoid函數的圖像： 在上圖可以看出 ...
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機器學習-Logistic function（Sigmoid function）
下面給出H函數 由這個函數生成的曲線稱為Sigmoid曲線 先不從數學上說為什么這個模型中二元分類上比線性模型好，單純從圖形上看就可以得到直觀的結論 首先Y值域在[0,1]，其次圖形中中間陡峭而兩邊平緩，符合二元分類的樣本點特性 確定了模型，下面要做的是fit最優的θ，仍然是采用最大 ...
機器學習（三十四）— Sigmoid 與 Softmax 的理解
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 ...
機器學習中的向量求導規則
網上有一些向量求導的總結，把20多種情況一一考慮，很是麻煩，本文希望找出向量求導的基本法則。 向量求導與標量求導法則不同的是，向量的求導還要注意結果的排法問題。注意排法是因為當一個目標函數是多個成分相加時，如果不注意排法可能導致有些結果是行，有些是列，無法繼續進行運算。我總結的向量求導的基本推導 ...
【機器學習】BP & softmax求導
目錄 一、BP原理及求導 二、softmax及求導 一、BP 1、為什么沿梯度方向是上升最快方向 根據泰勒公式對f(x)在x0處展開，得到f(x) ~ f(x0) + f'(x0)(x-x0), 故得到f(x) - f(x0) ~ f'(x0)(x-x0 ...
(轉)機器學習之——自動求導
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機器學習中的矩陣向量求導(五) 矩陣對矩陣的求導
在矩陣向量求導前4篇文章中，我們主要討論了標量對向量矩陣的求導，以及向量對向量的求導。本文我們就討論下之前沒有涉及到的矩陣對矩陣的求導，還有矩陣對向量，向量對矩陣求導這幾種形式的求導方法。 本文所有求導布局以分母布局為准，為了適配矩陣對矩陣的求導，本文向量對向量的求導也以分母布局 ...