X = [ones(m, ) X];
temp = X * Theta1'; t = size(temp, );
temp = [ones(t, ) temp]; h = temp * Theta2';
[max_num, p] = max(h, [], );

Without Sigmoid function, Training Set Accuracy: 69.620000

 X = [ones(m, ) X];
temp = X * Theta1';
temp = sigmoid(temp); t = size(temp, );
temp = [ones(t, ) temp]; h = temp * Theta2';
h = sigmoid(h);
[max_num, p] = max(h, [], );

With Sigmoid function, the Training Set Accuracy: 97.520000

Sigmoid function in NN的更多相关文章

  1. DeepLearning Intro - sigmoid and shallow NN

    This is a series of Machine Learning summary note. I will combine the deep learning book with the de ...

  2. What are the advantages of ReLU over sigmoid function in deep neural network?

    The state of the art of non-linearity is to use ReLU instead of sigmoid function in deep neural netw ...

  3. S性能 Sigmoid Function or Logistic Function

    S性能 Sigmoid Function or Logistic Function octave码 x = -10:0.1:10; y = zeros(length(x), 1); for i = 1 ...

  4. logistic function 和 sigmoid function

     简单说, 只要曲线是 “S”形的函数都是sigmoid function: 满足公式<1>的形式的函数都是logistic function. 两者的相同点是: 函数曲线都是“S”形. ...

  5. Sigmoid Function

    本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51734189 Sigmodi 函数是一 ...

  6. sigmoid function vs softmax function

    DIFFERENCE BETWEEN SOFTMAX FUNCTION AND SIGMOID FUNCTION 二者主要的区别见于, softmax 用于多分类,sigmoid 则主要用于二分类: ...

  7. sigmoid function的直观解释

    Sigmoid function也叫Logistic function, 在logistic regression中扮演将回归估计值h(x)从 [-inf, inf]映射到[0,1]的角色. 公式为: ...

  8. 神经网络中的激活函数具体是什么?为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?(转)

    为什么引入激活函数? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层 ...

  9. sigmoid function和softmax function

    sigmoid函数(也叫逻辑斯谛函数):  引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigm ...

随机推荐

  1. 如何让你的 footer 总是在浏览器底部无论什么分辨率无论什么浏览器?

    一个可以用的CSS驱动的可粘在底部的Footer 我们曾经都或多或少的试过用CSS来把Footer固定在底部的经理,但是他们总是不能正常的粘在底部,不是吗?可喜的是,痛苦的研究如何让footer粘在底 ...

  2. 最大子数组分治方案C++实现

    大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang 以下实现最大子数组的分治策略,算法来自<算法导论> #include<iostr ...

  3. WORD-如何解除WORD文档的锁定

    Word文档保护破解 般来说WORD文档有两种密码打开密码和文档保护密码下面介绍几种破解文档保护密码方法 方法1:插入文件法 启动WORD新建空白文档执行插入→文件打开插入文件对框定位需要解除保护文档 ...

  4. Oracle主键约束、唯一键约束、唯一索引的区别

    一般,我们看到术语“索引”和“键”交换使用,但实际上这两个是不同的.索引是存储在数据库中的一个物理结构,键纯粹是一个逻辑概念.键代表创建来实施业务规则的完整性约束.索引和键的混淆通常是由于数据库使用索 ...

  5. 【转】 Ubuntu下配置USB转串口及串口工具配置--不错

    原文网址:http://blog.csdn.net/dreambegin/article/details/6985028 注意:默认情况下ubuntu已经安装了USB转串口驱动(pl2303).我的是 ...

  6. 【czy系列赛】czy的后宫4 && bzoj1925 [Sdoi2010]地精部落

    [问题描述] czy有很多妹子,妹子虽然数量很多,但是质量不容乐观,她们的美丽值全部为负数(喜闻乐见). czy每天都要带N个妹子到机房,她们都有一个独一无二的美丽值,美丽值为-1到-N之间的整数.他 ...

  7. 最短路径问题:dijkstar

    算法描述: 输入图G,源点v0,输出源点到各点的最短距离D 中间变量v0保存当前已经处理到的顶点集合,v1保存剩余的集合 1.初始化v1,D 2.计算v0到v1各点的最短距离,保存到D for eac ...

  8. qt坐标系统

    #说明:坐标系统是由 QPainter控制的QPaintDevice是那些能够让 QPainter 进行绘制的“东西”(准确的术语叫做,二维空间)# 的抽象层(其子类有QWidget. QPixmap ...

  9. Jenkins动态部署方案

    在之前一个项目开发中使用到了jenkins自动化测试,根据实际应用,简单整理了其部署方案. 1.部署 2.项目构建 3.重部署 1 部署 登录Jenkins应用管理界面 1)选中一个服务器上已在jen ...

  10. Maven中pom.xml常用元素说明

    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/20 ...