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 函数是一种数学函数,函数图像具有"S"形状(也称Sigmoid curve).一般,Sigmoid 函数指的是一种特殊的逻辑函数(logistic function): 函数图像如图 1所示. 图 1 logistic curve 还有一些其他相似的函数,如今多种多样的sigmoid 函数被应用在…

The state of the art of non-linearity is to use ReLU instead of sigmoid function in deep neural network, what are the advantages? I know that training a network when ReLU is used would be faster, and it is more biological inspired, what are the other…

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);…

S性能 Sigmoid Function or Logistic Function octave码 x = -10:0.1:10; y = zeros(length(x), 1); for i = 1:length(x) y(i) = 1 / (1 + exp(-x(i))); end figure; plot(x, y, '-b', 'LineWidth', 2); 版权声明:本文博主原创文章,博客,未经同意不得转载.…

Derivative of Softmax Loss Function A softmax classifier: \[ p_j = \frac{\exp{o_j}}{\sum_{k}\exp{o_k}} \] It has been used in a loss function of the form \[ L = - \sum_{j} y_j \log p_j \] where o is a vector. We need the derivative of \(L\) with resp…

 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. 另外造成两个概念混用导致初学者困扰主要是因为一个不成文的约定: 大家都习惯把standard logistic function(即公式<2>)称为sigmoid function, 因此在没有特殊说明的情况下,文献资料或老师讲课中提到的‘sigmoid function’都是指公式<2&g…

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: ⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪F(Xi)=11+exp(−Xi)=exp(Xi)exp(Xi)+1F(Xi)=exp(Xi)∑kj=0exp(Xj),i=0,1,-,k import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(inputs…

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:g(z) = 1 / (1 + exp(-z)) 如图: 其输出值大于0.5这认为待分类对象属于1,否则则属于0. 这个值得直观意义便是结果预测正确的概率. 例如:当sigmoid(h(x)) = 0.7时,表示特征为x的对象属于1的概率为0.7,为0的概率为0.3.…

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,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机(Perceptron)了. 正因为上面的原因,我们决定引入非线性函数作为激励函数,这样深层神经网络就有意义了(不再是输入的线性组合,可以逼近任意函数).最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数,输出有界,很容易充当下一层输入(以及一些人的生物解释balab…

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 (sigmoid curve). 其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数,它的几何形状也就是一条sigmoid曲线. logistic曲线如下:  同样,我们贴一下wiki百科对softmax函数的定义: softmax is a generalization of logistic functio…