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sigmoid 函数的原函数


Sigmoid 输出只能是正数,tanh 输出可以是负数,不知道和这个有关吗Read more…


看了一下,几乎所有的回答都只解释了"为什么可以用sigmoid",而没有解释"为什么要用sigmoid".虽然也有回答提到了exponential family中bernoulli的形式,但高票回答基本只说明了sigmoid的各种良好性质.若是光从这个角度解释的话,probit也具有相同的性质,为什么...Read more…


1,质的飞跃,虽然把握不大.0.6 -> 0.7, 非常重要的改进.从 0.9 变到 1,因为把握已经很大了,所以实际的帮助有限.相对于 或者其他曲线,logistic 曲线更完美的阐述了这种变化.只有 2 个分类的情况,logistic 曲线可以简化为这个曲线,又叫 sigmoid 函数.我们上面分析...Read more…


也就是说这个神经元不会经历训练,即所谓的稀疏性.第三,relu函数的导数计算更快,程序实现就是一个if-else语句,而sigmoid函数要进行浮点四则运算.综上,relu是一个非常优秀的激活函数,鄙人的...Read more…


二者目的不一样sigmoid 用在了各种gate上,产生0~1之间的值,这个一般只有sigmoid最直接了.tanh 用在了状态和输出上,是对数据的处理,这个用其他激活函数或许也可以.Read more…


从问题描述来看你做的是回归而不是分类.如果输出本身并不限定在0~1之间,那么输出层应该用线性单元而不是logistic单元.Read more…


LSTM里使用的sigmoid的地方都是门,它的输出必须在[0,1]之间,所以poslin(也就是relu)当然不行.elliot2sig/elliotsig我在网上搜了一下,似乎它们很难饱和.LSTM应该需要饱和的门来记住或忘记信息,不饱和的门会使得过去和现在的记忆一直在叠加,造成记忆错乱.Read more…


图解logistic sigmoid 什么是logistic sigmoid?什么是saturation?什么是Bernoulli distribution?Read more…


你问的应该是在网络最后一层定义loss function的时候,softmax和sigmoid的区别吧?这个解释得挺好的:引用:Softmax回归 - UfldlSoftmax 回归 vs. k 个二元分类器如果你在开发一个音乐分类的应用,需要对k种类型的音乐进行识别,那么是选择使用 softmax 分类器呢,还...Read more…


其实没有那么多联系.神经网络中的激活函数,其作用就是引入非线性.具体的非线性形式,则有多种选择.sigmoid的优点在于输出范围有限,所以数据在传递的过程中不容易发散.当然也有相应的缺点,就是饱和的时候梯度太小.sigmoid还有一个优点是输出范围为(0, 1),所...Read more…


函数也可以被证明是多类时候的后验概率密度.至于具体的 Logistic Regression 在 sigmoid 里面 wx+b 的形式,可以假设类条件概率服从同协方差的高斯分布就可以导出,具体形式如下:最后回到为...Read more…


一是方便求导,二是神经网络可以说是概率图模型的一种,其中的连接可以抽象为概率的连接,所以0-1也很正常.不过现在已经有很多激活函数不使用sigmoid,还有其他很多,比...Read more…


虽然不知道如何得出的这个结论,也姑且不论其真伪,但以下是一篇提出不同意见的论文.IEEE Xplore - Why tanh: choosing a sigmoidal functionRead more…


逻辑回归解决的是分类问题.为什么选择sigmoid函数呢,有人说是为了将线性回归的值压缩到0-1之间,但是符合这个条件的函数有很多,为什么偏偏选择了sigmoid函数.一句话解释:因为作为广义线性...Read more…


内容来自数问社区:在深度学习的激活函数中,使用ReLu比Sigmoid的优势有哪些呢?用ReLu一般会比其他激活函数运算速度快一些,而且ReLu比Sigmoid更接近生物学中的激活模型,还有其他的优势...Read more…

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