上面我们讲了引入激活函数的意义,激活函数有多种,下面我们拿一种激活函数sigmoid来做示例,其他的类似。sigmoid函数表达式如下:

它的函数曲线图是:

看到上面的函数曲线图,可以看出是一个sigmoid函数的特点就是当输入值从负无穷变到正无穷时,输出值在0和1之间,。。。。。。。。。。。。。

文章转载自原文:https://blog.csdn.net/qq_44594249/article/details/100561953

什么是sigmoid激活函数?的更多相关文章

  1. Java实现的简单神经网络(基于Sigmoid激活函数)

    主体代码 NeutronNetwork.java package com.rockbb.math.nnetwork; import java.util.ArrayList; import java.u ...

  2. 深度学习原理与框架-神经网络架构 1.神经网络构架 2.激活函数(sigmoid和relu) 3.图片预处理(减去均值和除标准差) 4.dropout(防止过拟合操作)

    神经网络构架:主要时表示神经网络的组成,即中间隐藏层的结构 对图片进行说明:我们可以看出图中的层数分布: input layer表示输入层,维度(N_num, input_dim)  N_num表示输 ...

  3. Sigmoid非线性激活函数,FM调频,胆机,HDR的意义

    前几天家里买了个二手车子,较老,发现只有FM收音机,但音响效果不错,车子带蓝牙转FM,可以手机蓝牙播放音乐,但经过几次转换以及对FM的质疑,所以怀疑音质是否会剧烈下降,抱着试试的态度放了一个手机上的音 ...

  4. 深度神经网络(DNN)损失函数和激活函数的选择

    在深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结.里面使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid.实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少.这些 ...

  5. 激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

    神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: \[ \begin{equation} f(x)= \b ...

  6. ML激活函数使用法则

    sigmoid .tanh .ReLu tanh 函数或者双曲正切函数是总体上都优于 sigmoid 函数的激活函数. 基本已经不用 sigmoid 激活函数了,tanh 函数在所有场合都优于 sig ...

  7. 【机器学习】激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

    https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81382939 神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectifie ...

  8. TensorFlow实现的激活函数可视化

    书上的代码: # coding: utf-8 # In[1]: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow ...

  9. TensorFlow基础(三)激活函数

    (1)激活函数 激活函数(Activation function)并不是指这个函数去激活什么,而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留映射出来.对输入信息进行非线性变换. 线性模型的最大特 ...

随机推荐

  1. Miller-Rabin素性测试

    有时候我们想快速的知道一个数是不是素数,而这个数又特别的大导致 $O(\sqrt n)$ 的算法也难以通过,这时候我们可以对其进行 Miller-Rabin 素数测试,可以很大概率测出其是否为素数. ...

  2. 洛谷P2279 消防局的设立【树形dp】

    题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P2279 题意:一棵树.在节点处建消防站,可以覆盖与他距离在2之内的节点.问最少要建多少个消防站,可以覆盖所有的节点 ...

  3. 洛谷P1341 无序字母对【欧拉路】【dfs】

    题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P1341 题意:给定n对字母对,要求构造一个个数为n+1的字符串,使得每一个字母对都在里面出现过. 思路:这种题目都 ...

  4. 51nod 1843 排列合并机(DP+组合)

    题解链接 不过求ggg不用O(n2)DPO(n^2)DPO(n2)DP,g[n]g[n]g[n]直接就是卡特兰数的第n−1n-1n−1项.即: g[n]=(2(n−1)n−1)−(2(n−1)n−2) ...

  5. Python 8--异常

  6. Ubuntu16安装fabric1.4.4环境

    安装流程依照官网地址 https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/release-1.4/build_network.html 如果需要安装最新的版本,可 ...

  7. P2461 [SDOI2008]递归数列 矩阵乘法+构造

    还好$QwQ$ 思路:矩阵快速幂 提交:1次 题解: 如图: 注意$n,m$如果小于$k$就不要快速幂了,直接算就行... #include<cstdio> #include<ios ...

  8. sql server 知识整理 isnull函数()

    exec sp_helptext ProPrecode_matcode_uf exec sp_helptext 存储过程名字 isnull 函数() SQL Serve中的isnull()函数: is ...

  9. 基本react-native模板

    import React, { Component } from 'react'; import { Text } from 'react-native'; export default class ...

  10. redis系列(一):安装配置

    1.下载安装 下载可到redis官网下载(可根据自己的操作系统下载,我的是Ubuntu) 目前redis最新版本是5.0.2:下载地址为:http://download.redis.io/releas ...