sigmoid函数: 越大的负数越接近0,越大的正数越接近1缺点:(1)造成梯度消失:该函数在靠近1和0的两端,梯度几乎变成0,梯度下降法:梯度乘上学习率来更新参数,如果梯度接近0,那么没有任何信息来更新参数,会造成模型不收敛另外,使用sigmoid函数,在初始化权重时,权重太大,经过激活函数会导致大多数神经元变得饱和,没有办法更新参数(2)sigmoid输出不是以0为均值,这就会导致经过sigmoid激活函数之后的输出,作为后面一层网络的输入的时候是非0均值的,这个时候如果进入下一层神经元的时

1.sigmoid函数 ​ sigmoid函数,也就是s型曲线函数,如下: 函数: 导数: ​ 上面是我们常见的形式,虽然知道这样的形式,也知道计算流程,不够感觉并不太直观,下面来分析一下. 1.1 从指数函数到sigmoid ​ 首先我们来画出指数函数的基本图形: ​ 从上图,我们得到了这样的几个信息,指数函数过(0,1)点,单调递增/递减,定义域为(−∞,+∞),值域为(0,+∞),再来我们看一下sigmoid函数的图像: ​ ​ 如果直接把e−x放到分母上,就与ex图像一样了,所以分母加上

详细对比请查看:http://www.zhihu.com/question/29021768/answer/43517930 . 激活函数的作用: 是为了增加神经网络模型的非线性.否则你想想,没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘.就算你叠加了若干层之后,无非还是个矩阵相乘罢了.所以你没有非线性结构的话,根本就算不上什么神经网络. 2. 为什么ReLU效果好: 重点关注这章6.6节:Piecewise Linear Hidden Unitshttp://www.iro.umontreal.ca/~b

一.函数式编程 1.声明式(Declarativ) 和声明式相对应的编程⽅式叫做命令式编程(ImperativeProgramming),命令式编程也是最常见的⼀种编程⽅式. //命令式编程: function double(arr) { const results = [] for (let i = 0; i < arr.length; i++){ results.push(arr[i] * 2) } return results } function addOne(arr){ const r

序 ReactiveCocoa是IOS广为使用的技术框架,而ReactiveCocoa的核心思想就FRP.FRP不同于JAVA的object-oriented和AOP,FRP能让你的代码像数学一样简洁,业务像流水一样清晰流畅. 函数响应式编程 响应式编程思想为体,函数式编程思想为用.  响应式编程 例如,在命令式编程环境中, a:=b+c表示将表达式的结果赋给 a,而之后改变 b 或 c的值不会影响 a.但在响应式编程中,a的值会随着 b或 c的更新而更新. 在响应式编程当中,a:=b+c声明的

简介 项目主页: ReactiveCocoa 实例下载: https://github.com/ios122/ios122 简评: 最受欢迎,最有价值的iOS响应式编程库,没有之一!iOS MVVM模式的完美搭档,更多关于MVVM与ReactiveCocoa的讨论,参考这篇文章: [长篇高能]ReactiveCocoa 和 MVVM 入门 注意: ReactiveCocoa 最新3.0版本,使用Swift重写,最低支持iOS8.0,与国内大多数公司实际现状(一般要求最低兼容iOS7.0)不符;故

LR采用的Sigmoid函数与最大熵(ME) 的关系 从ME到LR 先直接给出最大熵模型的一般形式,后面再给出具体的推导过程. \[\begin{align*} P_w(y|x) &= \dfrac{1}{Z_w(x)}\exp\left(\sum_{i=1}^{n}w_if_i(x,y)\right)\\ \mbox{where } Z_w(x) &= \sum_y\exp\left(\sum_{i=1}^nw_if_i(x,y)\right) \end{align*}\] 下面我们只考

前言 研究ReactiveCocoa一段时间了,是时候总结一下学到的一些知识了. 一.函数响应式编程 说道函数响应式编程,就不得不提到函数式编程,它们俩到底有什么关系呢?今天我们就详细的解析一下他们的关系. 现在有下面4个概念,需要我们理清一下它们之间的关系:面向对象编程 Object Oriented Programming响应式编程 Reactive Programming函数式编程 Functional Programming函数响应式编程 Functional Reactive Prog

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

译自:http://willwolf.io/2017/04/19/deriving-the-softmax-from-first-principles/ 本文的原始目标是探索softmax函数与sigmoid函数的关系.事实上,两者的关系看起来已经是遥不可及:一个是分子中有指数!一个有求和!一个分母中有1!.当然,最重要的是两个的名称不一样. 推导一下,很快就可以意识到,两者的关系可以回溯到更为泛化的条件慨率原理的建模框架(back out into a more general modelin

(手机的颜色,大小,用户体验来加权统计总体的值)极大似然估计MLE 1.Logistic回归 Logistic regression (逻辑回归),是一种分类方法,用于二分类问题(即输出只有两种).如用于广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,结果是用户要么点击要么不点击. 通常两类使用类别标号0和1表示,0表示不发生,1表示发生. 问题引入 例如:有100个手机,其中有30个是你喜欢的,70个是不喜欢的.现预测你对第101个手机的喜好.这是一

原文出处:http://ios.jobbole.com/86815/. 一函数响应式编程 说到函数响应式编程,就不得不提到函数式编程,他们俩有什么关系呢?今天我们就详细的解析一下他们的关系. 现在下面有4个概念,需要我们理清一下他们之间的关系: 面向对象编程Object Oriented Programming 响应式编程Reactive Programming 函数式编程Functional Programming 函数响应式编程Functional Reactive Programming

一.当函数声明和函数定义式(变量赋值)同名时 function ledi(){ alert('ledi1'); }; ledi(); var ledi = function (){ alert('ledi2'); }; ledi(); 执行顺序: var ledi: function ledi(){ alert('ledi1'); }; //预编译结束 ============== ledi(); ledi = function (){ alert('ledi2'); }; ledi(); 函数

C Looooops Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 22704 Accepted: 6251 Description A Compiler Mystery: We are given a C-language style for loop of type for (variable = A; variable != B; variable += C) statement; I.e., a loop which

Sigmoid函数是一个S型函数. Sigmoid函数的数学公式为: 它是常微分方程 的一个解. Sigmoid函数具有如下基本性质: 定义域为 值域为, 为有界函数 函数在定义域内为连续和光滑函数 函数的导数为 不定积分为, 为常数 由于Sigmoid函数所具有的性质, 它常和单位阶跃函数用于构造人工神经网络; 另外心理学中的学习曲线的形状也和Sigmoid函数比较类似. 

同步函数变异步 1 问题: 1.1 碰到需要调用你刚正在创建的对像. function createServer(data, cb) { data.num = 1; cb(); return data; } const test = {}; let data = createServer(test, function() { console.log(data.num);// 调用你创建的对像 }); 这时会报错Cannot read property 'num' of undefined. 因为

最近无意间看到一个视频讲的ReactiveObjC, 觉得挺好用的 但听完后只是了解个大概. 在网上找了些文章, 有的写的比较易懂但看完还是没觉得自己能比较好的使用RAC, 有的甚至让我看不下去 这两天刚好公司项目交付闲下来, 想自己去啃下官方文档 ReactiveCocoa是一个基于函数响应式编程的OC框架. 那么什么是函数式响应式编程呢?概念我就不讲了 因为我讲的也不一定准确, 大家可以去baidu看看大神们的解释 下面我大概演示下响应式编程的样子 Masonry是比较常见的一个响应式框架,

本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ---------------------------------- 一.logit值的来源 逻辑回归一般将因变量二分类变量的0-1转变为频率[0,1],变成odds(优势比,[0,+∞]),然后log一下成为Logit值([-∞,+∞]) 优势比就是:odds=P(y=1)/P(y=0) logit值:logit=log(odds) 什么是sigmoid函数? 先定

##Logstic回归采用sigmoid函数的原因(sigmoid函数能表示二项分布概率的原因) sigmoid函数:  直觉上,采用sigmoid函数来模拟(0, 1)段函数是因为sigmoid函数接近(0, 1)分段函数且连续可导(即数学性质好). ###从分布的角度进行理解 **指数族分布**: ![]

import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import random #sigmoid函数定义def sigmoid(x): # print('sigmoid:',x,1.0 / (1+math.exp(-x))) return 1.0 / (1+ np.exp(-x))#模拟数据x = [-2,6,-2,7,-3,3,0,8,1,10,2,12,2,5,3,6,4,5,2,15,1,1

题目链接: https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=4008 题目大意: 想象一下,你在KTV,想待久点,并且机器会让你唱完你歌再停.于是你选了劲歌金曲,678秒.现在你至少还剩一秒切到这首歌,而且每首歌必须唱完,现在问你你最久能待多久. 思路: 01背包,动态规划.但是01背包变式我第一次做的时候没有想到,结果误入歧途..后面会贴