sigmod函数

【sigmod函数】的更多相关文章

sigmod函数求导

sigmod函数: \[f(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} \] 求导: \[\frac{\partial f(z)}{\partial z}=\frac{-1*-1*e^{-z}}{(1+e^{-z})^2} =\frac{e^{-z}}{(1+e^{-z})^2} =\frac{1+e^{-z}-1}{(1+e^{-z})^2} =\frac{1}{1+e^{-z}}-\frac{1}{(1+e^{-z})^2} =\frac{1}{1+e^{-z}}(1-\frac{1}{1+…

#include <cmath> //math.h double sigmod(double x) { return 1/(1+exp(-x)); }…

tensorflow一些常用函数的使用注意

tf.abs() 求tensor中数据的绝对值 tf.sign() 每一个数据都执行sigmod函数,得到对应的数值 tf.reduce_sum() 对不同维度数据求和.注意:1:求和每一行 0:求和每一列 tf.cast() 数值转换演示: def mytest_split(): A = tf.truncated_normal(shape=[5,6], dtype=tf.float32) used = tf.sign(tf.abs(A)) length = tf.reduce_sum(use…

TensorFlow 实现分类操作的函数学习

函数:tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, targets, name=None) 说明:此函数是计算logits经过sigmod函数后的交叉熵值(即互熵损失),能帮助你更好的进行分类操作.对于一个不相互独立的离散分类任务,这个函数作用是去度量概率误差. 简单点就是去度量化. 实例: # output 的计算方法:max(x, 0) - x * z + log(1 + exp(-abs(x)) ) # logits 和 targets 必…

Sigmoid函数与Softmax函数的理解

1. Sigmod 函数 1.1 函数性质以及优点其实logistic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(S型曲线). 其中z是一个线性组合,比如z可以等于:b + w1*x1 + w2*x2.通过代入很大的正数或很小的负数到g(z)函数中可知,其结果趋近于0或1 A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 也就是…

逻辑回归 Logistic Regression

逻辑回归(Logistic Regression)是广义线性回归的一种.逻辑回归是用来做分类任务的常用算法.分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类和标签上.比如一个人有没有病,又因为噪声的干扰,条件的描述的不够完全,所以可能不确定正确,还希望得到一个概率,比如有病的概率是80%.也即P(Y|X),对于输入X,产生Y的概率,Y可取两类,1或者0. 推导 Sigmod函数相当于线性模型的计算结果来逼近真实01标记的对数几率. 他的导数: 对数线性模型概率P的值域是[0,1],线性函数…

【深度学习】之Caffe的solver文件配置(转载自csdn）

原文: http://blog.csdn.net/czp0322/article/details/52161759 今天在做FCN实验的时候,发现solver.prototxt文件一直用的都是model里自带的,一直都对里面的参数不是很了解,所以今天认真学习了一下里面各个参数的意义. DL的任务中,几乎找不到解析解,所以将其转化为数学中的优化问题.sovler的主要作用就是交替调用前向传导和反向传导 (forward & backward) 来更新神经网络的连接权值,从而达到最小化loss,实际…