Softmax Sigmoid

最新推荐文章于 2025-03-23 22:01:21 发布
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本文介绍了深度学习中两种重要的激活函数——Softmax和Sigmoid。Softmax主要用于多分类问题，将神经网络的输出转换为概率分布；而Sigmoid则常用于二分类问题，输出介于0和1之间，代表了类别的概率。它们在交叉熵损失函数下有密切联系，当多分类问题简化为二分类时，Softmax的损失函数等同于Sigmoid的损失函数。

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Softmax Sigmoid

https://www.ritchieng.com/

Intoduction to Deep Neural Networks
https://www.ritchieng.com/machine-learning/deep-learning/neural-nets/

Logistic Regression
https://www.cntk.ai/pythondocs/CNTK_103B_MNIST_LogisticRegression.html
logistic regression (LR) network is a simple building block that has been effectively
powering many ML applications in the past decade.

Binary Logistic Regression
Multinomial Linear Regression

Softmax 多分类

 

-

 

=========

LOSS

当多分类变为二分类时，交叉熵LOSS和Logistic Regression LOSS一样。
https://gombru.github.io/2018/05/23/cross_entropy_loss/

-
-

 

--

Ref

https://dataaspirant.com/difference-between-softmax-function-and-sigmoid-function/

 

 

softmax与sigmoid函数的区别
qq_40379132的博客
06-21 4876
sigmoid 函数用于多标签问题，选取多个标签作为正确答案，它是将任意值归一化为[0-1]之间，并不是不同概率之间的相互关联，且由于远离0的部分梯度较小， 容易出现梯度消失现象 。将实数值映射到（0,1）的区间。sigmoid详细解释：Sigmoid函数解析__Sumor的博客-优快云博客_sigmoid函数 当x趋近于负无穷时，y趋近于0；当x趋近于正无穷时，y趋近于1；当x=0时，y=1/2。用sigmoid函数近似得到不同斜率的线性函数，只要x的取值始终在某个特定的范围之内，总可以将sigmoid
Softmax和Sigmoid
MrLi的博客
05-08 471
在神经网络中，Sigmoid函数常用作激活函数，将神经元的输入转换为0到1之间的输出值。Sigmoid函数：输出的是一个介于0和1之间的值，表示某个事件发生的概率。但是，当用于多分类问题时，Sigmoid函数会为每个类别输出一个独立的概率值，这些概率值并不保证相加为1。Softmax函数：在反向传播过程中，Softmax函数的梯度计算涉及到所有类别的输出值。Softmax函数：输出的是一个概率分布，即所有类别的概率之和为1。因此，Softmax函数的输出值都在0到1之间，且所有输出值的和为1。
概率模拟（sigmoid、softmax）
MechMaster
07-23 2128
sigmoid、softmax
一文详解Softmax与Sigmoid函数
qq_60865111的博客
03-23 2945
在机器学习和深度学习领域，激活函数是神经网络的核心组件，它们通过引入非线性特性，使模型能够捕捉复杂的模式和关系。在分类任务中，Softmax 和 Sigmoid 是两种最常用的激活函数。尽管它们都能将实数映射到概率空间，但它们的数学定义、应用场景和实际效果有着显著差异。
softMax sigmoid
雪儿的博客
02-05 230
详解softmax和sigmoid
CFH1021的博客
03-13 3935
详解softmax和sigmoid激活函数简介softmax函数softmax函数的性质softmax函数的使用softmax的实现代码python实现softmax函数图像sigmoid函数sigmoid函数的性质sigmoid函数的使用sigmoid的实现代码python实现sigmoid函数绘图softmax和sigmoid的对比 激活函数简介 从事或对人工智能行业有了解的人员来说，相信对s...
Softmax Sigmoid 区别
lei_qi的博客
03-29 163
Softmax =多类别分类问题=只有一个正确答案=互斥输出（例如手写数字，鸢尾花） Sigmoid =多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出（例如胸部X光检查、住院） 下图显示了将前馈神经网络的原始输出值（蓝色）通过Sigmoid函数映射为概率（红色）的过程： Softmax函数重复上述过程： Sigmoid函数和Softmax函数得出不同结果。 原因在于，Sigmoid函数会分别处理各个原始输出值，因此其结果相互独立，概率总和不一定为1，如图0.37 + 0.77 + 0.48 + 0.91 =
神经网络：Sigmoid 和 Softmax
XIAO_yux的博客
12-11 1489
Sigmoid 将输入值（logits）映射到 [0,1][0, 1] 的范围，用于表示每个独立事件的概率。Softmax 将一组输入值（logits）归一化为概率分布，输出的每个值表示该类别的相对概率，总和为 1。是两种常用的激活函数，它们的数学形式、作用范围以及适用场景都有显著的不同。以下从多个方面进行详细比较。
c++ softmax sigmoid
jacke121的专栏
05-28 3407
softmax c++实现with opencv int softmax(const cv::Mat & src, cv::Mat & dst) { float max = 0.0; float sum = 0.0; max = *max_element(src.begin<float>(), src.end<float>()); cv::exp((src - max), dst); sum = cv::sum(ds...
三分钟认知Softmax和Sigmoid的详细区别
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码农研究僧的博客
10-13 2万+
Softmax以及Sigmoid这两者都是神经网络中的激活函数，对应还有其他的激活函数引入激活函数是为了将其输入非线性化，使得神经网络可以逼近任何非线性函数（原本没有引入激活函数，就是多个矩阵进行相乘，无论神经网络多少层都是线性组合，这个概念是感知机）Softmax以及Sigmoid两者都是作为神经网络的最后一层，通过激活函数之后转换为概率值这两种激活函数如何选择，以及如何应用在不同场景，本身就是伯努利分布和二项分布的差别。
softmax sigmoid图解
03-21
### Softmax与Sigmoid函数的图像对比及应用场景 #### 图像表示 Softmax 和 Sigmoid 函数虽然都属于激活函数，但在数学定义和图形表现上存在显著差异。 - **Sigmoid 函数** Sigmoid 是一种经典的逻辑回归函数，其...
Relue Gelu softmax sigmoid
06-05
Relu、Gelu、Softmax和Sigmoid都是常见的神经网络激活函数。 - Relu函数（Rectified Linear Unit）: 是一种非线性激活函数，常用于深度神经网络的中间层。它的数学表达式为f(x)=max(0, x)，即当输入大于0时，输出为...
C#类库封装：简化SDK调用实现多功能集成，构建地磅无人值守系统
最新发布
07-24
内容概要：本文介绍了利用C#类库封装多个硬件设备的SDK接口，实现一系列复杂功能的一键式调用。具体功能包括身份证信息读取、人证识别、车牌识别（支持臻识和海康摄像头）、LED显示屏文字输出、称重数据读取、二维码扫描以及语音播报。所有功能均被封装为简单的API，极大降低了开发者的工作量和技术门槛。文中详细展示了各个功能的具体实现方式及其应用场景，如身份证读取、人证核验、车牌识别等，并最终将这些功能整合到一起，形成了一套完整的地磅称重无人值守系统解决方案。 适合人群：具有一定C#编程经验的技术人员，尤其是需要快速集成多种硬件设备SDK的应用开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效集成多种硬件设备SDK的项目，特别是那些涉及身份验证、车辆管理、物流仓储等领域的企业级应用。通过使用这些封装好的API，可以大大缩短开发周期，降低维护成本，提高系统的稳定性和易用性。 其他说明：虽然封装后的API极大地简化了开发流程，但对于一些特殊的业务需求，仍然可能需要深入研究底层SDK。此外，在实际部署过程中，还需考虑网络环境、硬件兼容性等因素的影响。
基于STM32F1的BLDC无刷直流电机与PMSM永磁同步电机源码解析：传感器与无传感器驱动详解
07-24
基于STM32F1的BLDC无刷直流电机和PMSM永磁同步电机的驱动实现方法，涵盖了有传感器和无传感两种驱动方式。对于BLDC电机，有传感器部分采用霍尔传感器进行六步换相，无传感部分则利用反电动势过零点检测实现换相。对于PMSM电机，有传感器部分包括霍尔传感器和编码器的方式，无传感部分则采用了滑模观测器进行矢量控制（FOC）。文中不仅提供了详细的代码片段，还分享了许多调试经验和技巧。 适合人群：具有一定嵌入式系统和电机控制基础知识的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和实现BLDC和PMSM电机驱动的开发者，帮助他们掌握不同传感器条件下的电机控制技术和优化方法。 其他说明：文章强调了实际调试过程中可能遇到的问题及其解决方案，如霍尔传感器的中断触发换相、反电动势过零点检测的采样时机、滑模观测器的参数调整以及编码器的ABZ解码等。
基于Java的跨平台图像处理软件ImageJ：多功能图像编辑与分析工具
07-24
内容概要：本文介绍了基于Java的图像处理软件ImageJ，详细阐述了它的跨平台特性、多线程处理能力及其丰富的图像处理功能。ImageJ由美国国立卫生研究院开发，能够在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac OS、Linux等。它支持多种图像格式，如TIFF、PNG、GIF、JPEG、BMP、DICOM、FITS等，并提供图像栈功能，允许多个图像在同一窗口中进行并行处理。此外，ImageJ还提供了诸如缩放、旋转、扭曲、平滑处理等基本操作，以及区域和像素统计、间距、角度计算等高级功能。这些特性使ImageJ成为科研、医学、生物等多个领域的理想选择。 适合人群：需要进行图像处理的专业人士，如科研人员、医生、生物学家，以及对图像处理感兴趣的普通用户。 使用场景及目标：适用于需要高效处理大量图像数据的场合，特别是在科研、医学、生物学等领域。用户可以通过ImageJ进行图像的编辑、分析、处理和保存，提高工作效率。 其他说明：ImageJ不仅功能强大，而且操作简单，用户无需安装额外的运行环境即可直接使用。其基于Java的开发方式确保了不同操作系统之间的兼容性和一致性。
MATLAB语音识别系统：基于GUI的数字0-9识别及深度学习模型应用 · GUI v1.2
07-24
内容概要：本文介绍了一款基于MATLAB的语音识别系统，主要功能是识别数字0到9。该系统采用图形用户界面（GUI），方便用户操作，并配有详尽的代码注释和开发报告。文中详细描述了系统的各个组成部分，包括音频采集、信号处理、特征提取、模型训练和预测等关键环节。此外，还讨论了MATLAB在此项目中的优势及其面临的挑战，如提高识别率和处理背景噪音等问题。最后，通过对各模块的工作原理和技术细节的总结，为未来的研究和发展提供了宝贵的参考资料。 适合人群：对语音识别技术和MATLAB感兴趣的初学者、学生或研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解语音识别技术原理的人群，特别是希望通过实际案例掌握MATLAB编程技巧的学习者。目标是在实践中学习如何构建简单的语音识别应用程序。 其他说明：该程序需要MATLAB 2019b及以上版本才能正常运行，建议使用者确保软件环境符合要求。
c语言通讯录管理系统源码.zip
07-24
C语言项目源码
基于MATLAB的电力与天然气市场出清及多方博弈行为分析
07-24
内容概要：本文探讨了利用MATLAB进行电力市场和天然气市场出清的研究，重点分析了多方博弈行为对能源价格和市场出清的影响。文中首先介绍了简单的电力市场出清问题，通过最小化成本来满足负荷需求，并展示了具体的MATLAB代码实现。接着讨论了发电厂之间的博弈行为，特别是如何通过纳什均衡求解来最大化各自的利润。对于天然气市场，文章提到了管网压力约束带来的复杂性以及如何通过半定松弛技巧将非凸优化问题转化为可处理的形式。最后，文章还涉及了电-气市场耦合情况下的价格传导效应，展示了如何使用符号计算工具箱进行交叉价格弹性的计算。 适合人群：对电力市场、天然气市场及能源经济学感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电力和天然气市场运作机制的人群，尤其是那些希望通过数学建模和仿真手段研究市场动态变化的专业人士。目标是帮助读者掌握如何使用MATLAB进行复杂的市场出清模拟和博弈分析。 其他说明：文章不仅提供了理论背景介绍，还包括了大量的MATLAB代码实例，便于读者理解和实践。此外，文章强调了现实中市场出清问题的复杂性和多变性，鼓励读者结合实际情况灵活应用所学知识。
c语言学生信息系统.zip
07-24
C语言项目源码
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