Sigmoid（Logistic）手撕求导

最新推荐文章于 2024-08-21 21:03:27 发布
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#神经网络

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注意搞懂几公式中几个复合函数就很简单了。

TANGerrr
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手撕bp——基于sigmoid的前向传播与反向传播推导
weixin_56184890的博客
04-26 1189
1）目标 打算手撕一遍前向传播与反向传播的公式推导以及代码。 2）推导 本次使用的神经网络模型。 手撕推导留个坑，有空补上 3）代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io as scio import scipy.optimize as opt data = scio.loadmat('D:\python\homewrok\data_sets\ex3data1.mat') weights = scio.loa
21.Sigmoid激活函数求导的详细过程
m0_57656758的博客
10-10 1088
Sigmoid常用作神经元的激活函数，处处有导数，但要注意梯度消失现象🎈Step更倾向于理论而不是实际，不存在导数，意味着基于梯度的优化方法并不可行🎈目录0.前言1.所涉及的公式2.具体求导过程求导 为 复合函数求导：
手撕算法_logisit回归
weixin_44414593的博客
08-11 489
简单的说，逻辑回归就是一个感知机，先进行线性回归，然后最线性回归的结果进行二分类(sigmod)。 公式 首先 然后 所以， 可以将yi视为样本xi预测成1的可能性，所以又可以理解为： 所以此时线性回归实际上是预测了该ln值，所以该算法又称之为对数概率回归。 ...
sigmoid函数手推求导
qq_24394635的博客
12-27 397
sigmoid函数因其连续单调且可微等特点被广泛运用，如逻辑回归 sigmoid函数图像如下(图片来自百度百科)： 以下是sigmoid函数的求导步骤，并得到其导函数与自身的关系 ...
sigmoid函数求导_交叉熵损失函数的求导(Logistic回归)
weixin_39861920的博客
12-04 920
目录前言交叉熵损失函数交叉熵损失函数的求导前言最近有遇到些同学找我讨论sigmoid训练多标签或者用在目标检测中的问题，我想写一些他们的东西，想到以前的博客里躺着这篇文章（2015年读研时机器学课的作业）感觉虽然不够严谨，但是很多地方还算直观，就先把它放过来吧。说明: 本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似（Logistic回归和Softmax回归两者本质是一样的...
手撕代码：从logistic回归到多层神经网络的构建
qq_43753525的博客
01-31 407
本文主要介绍从logistic回归到双层神经网络，再到多层神经网络的主要步骤的代码实现，篇幅有限，暂不涉及原理与公式推导： 一、logistic回归 logistic回归的过程如下所示（本文不再赘述）： logistic回归的主要代码实现如下所示： 正向传播： 正向传播的公式如下： Z=WT⋅X+bZ=W^T·X+bZ=WT⋅X+b，其中Z.shape=1×m，W.shape=n×1...
深度学习笔记9-Sigmoid函数求导
最新发布
08-21 1825
这个结果不仅提供了计算梯度的简洁公式，还具有直观的意义：Sigmoid 函数的导数在输出值接近 0 或 1 时会变得非常小，从而可能导致梯度消失问题，这也是在训练深层网络时需要考虑的一个问题。要计算 Sigmoid 函数的导数，首先需要对其进行微分。Sigmoid 函数的导数可以用来计算反向传播中的梯度。是一种常用的激活函数，特别是在二分类任务中。
Sigmoid函数求导过程
iioSnail的博客
07-31 4069
Sigmoid函数求导详细推导过程
sigmoid激活函数求导
09-11
对于sigmoid函数的求导，可以使用链式法则来计算。首先，我们将sigmoid函数表示为f(x)。然后，对f(x)进行求导，得到f'(x)。 根据链式法则，我们有： f'(x) = f(x) * (1 - f(x)) 将sigmoid函数的表达式代入上式中，...
关于交叉熵下softmax和sigmoid的求导
Jerry_Lu_ruc的博客
08-13 2272
原创不易，转载请注明出处 ^ _ ^ 1、 交叉熵 + sigmoid 反向传播 sigmoid函数： 这里xxx表示神经网络最后一层输出的一个神经元的激活值 σ(x)=11+exp(−x)\sigma(x) = \frac{1}{1+exp(-x)}σ(x)=1+exp(−x)1​ sigmoid函数对xxx求导： ∂σ(x)∂x=σ(x)(1−σ(x))\frac{\partial{\sigma(x)}}{\partial{x}} = \sigma(x)(1-\sigma(x))∂x∂σ(x)​=σ(
激活函数在神经网络中应用，sigmoid导数证明sigmoid*（1-sigmoid）
05-04
在神经网络向后传播误差，权值修正，激活函数sigmoid求导，资料上基本都是列出公式，现给予略证，初学者
深度学习二 —— 手撕激活函数(阶跃函数、sigmoid、tanh、ReLu、Leaky ReLu)
weixin_43662553的博客
05-25 2674
深度学习二 —— 手撕激活函数(阶跃函数、sigmoid、tanh、ReLu、Leaky ReLu)
sigmoid函数求导
神棍之路
08-26 1022
回顾原由：在推荐系统中，排序阶段会用到逻辑回归，那自然要在温习下Sigmoid函数求导过程。Sigmoid函数：在对Sigmoid函数求导，还需回顾4个求导知识点(只有一点数学公式，不用紧张，你一定可以看懂)：    1、为什么要对Sigmoid函数求导？其实就是求极值。2、 进行求导等于 3、进行求导等于4、复合函数求导：f(g(x))' = ，例如：，那么就是g(x)Sigmoid求导过程：’ =     &nbs
【手撕代码】逻辑回归
颹蕭蕭
06-23 1691
用 numpy 实现逻辑回归
【初中生讲机器学习】14. 手撕公式，一篇带你理解逻辑回归！
weixin_46836893的博客
03-10 1598
【初中生讲机器学习】逻辑回归的数学公式有点难？带你手撕，一篇看懂~！
【机器学习】【逻辑回归】Logistic函数/Sigmoid函数的详细公式推导
蔚蓝的天空Tom
03-19 3万+
sigmoid函数的数学公式                sigmoid函数的因变量x取值范围是-∞到+∞，(-∞，+∞)，但是sigmoid函数的值域是(0, 1)。不管x取什么值其对应的sigmoid函数值一定会落到(0,1)范围内~~~漂亮的logistic 曲线sigmoid函数对应的图形就是logistic曲线，logistic曲线对应的函数就是sigmoid函数。下面我们用通过spy...
Logistic Regression对J(θ)和sigmoid的求导
观自在的博客
11-18 1256
Logistic Regression中对loss function的求导的详细过程
sigmoid函数求导----简单手写推导过程
热门推荐
只布布倩
08-29 5万+
总结：数学知识要补啊，欠的债总要还的。  
sigmoid函数的求导
C_Dreams的博客
07-22 1万+
在机器学习的学习中，经常需要对逻辑函数（sigmoid function）进行求导，下面对其求导过程展开如下：
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