sigmoid激活函数反向传播求导函数模块的实现

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def sigmoid_output_to_derivative(output):
    return output*(1-output)

 

神经网络反向传播(2)--激活函数求导汇总
cymatt的博客
11-14 826
神经网络激活函数汇总
激活函数softmax的反向推导
Buevara的博客
06-11 1403
激活函数softmax
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
反向传播--sigmoid函数求导
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sigmoid函数求导
深度学习过程反向传播有关sigmoid的求导
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如果在输出层得不到期望的输出值，则取输出与期望的误差的平方和作为目标函数，转入反向传播，逐层求出目标函数对各神经元权值的偏导数，构成目标函数对权值向量的梯量，作为修改权值的依据，网络的学习在权值修改过程中完成。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。在深度学习的反向传播过程中，我们需要对激活函数进行求偏导，这里写一点如果激活函数是sigmoid函数的时候，其求导过程。
深度学习——激活函数sigmoid与relu的反向传播原理
github_37462634的博客
09-01 5167
深度学习——sigmoid函数与relu函数的反向传播原理一. sigmoid函数 一. sigmoid函数 sigmoid函数公式 σ(z)=11+e−z σ(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} σ(z)=1+e−z1​ sigmoid函数Python实现 ...
深度学习笔记9-Sigmoid函数求导
08-21 1858
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。
基于sigmoid激活函数的稀疏自编码器Matlab实现源码
最新发布
09-27
该项目为Matlab环境下实现的稀疏自编码器，采用sigmoid激活函数和反向传播算法进行参数调整。源代码包含61个文件，涵盖36个Matlab脚本、4个C语言代码、2个PDF文档以及相关编译文件。主要应用于黑白图片数据，通过...
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神经网络的激活函数之sigmoid
01-07
根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要...这个问题与反向传播有关，在反向传播中，我们要计算每个权重的梯度，即针对每个权重的小更新，这样做的目的是优化整个网络中激活值的输出，使其能在输出层得到更好的结果，
sigmoid激活函数如何求导
mark_to_win的专栏
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既然咱们这里不是数学课，所以推导过程就省略了，直接把结论给大家，因为后面要用到。 更多请看下节：
21.Sigmoid激活函数求导的详细过程
m0_57656758的博客
10-10 1090
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：
MobilNnet
06-21 390
一、参数数量和理论计算量 1、定义 参数数量（params）：关系到模型大小，单位通常为M，通常参数用 float32 表示，也就是每个参数占4个字节，所以模型大小是参数数量的 4 倍 理论计算量（FLOPs）： 是 floating point operations 的缩写（注意 s 小写），可以用来衡量算法/模型的复杂度，这关系到算法速度，大模型的单位通常为 G，小模...
Sigmoid函数求导
Neptune236的博客
03-06 7229
Sigmoid函数求导 标签（空格分隔）： ML   sigmoid函数是神经网络中常用的激活函数之一，其定义为 σ(x)=11+e−x\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}σ(x)=1+e−x1​ 该函数的定义域为(−∞,+∞)(-\infty,+\infty)(−∞,+∞),值域为(0,1)(0,1)(0,1)   sigmoid函数的导函数具有以下形式 σ′(x)=σ(x)[1−σ(x)]\sigma'(x) = \sigma(x)[1-\sigma(x)]σ′(x)=σ(
SigmoidWithLoss反传求导
缘分天空的专栏
12-21 349
众所周知，使用sigmoid作为激活函数时如果预测值过大或者过小时会出现梯度接近于0的情况，这样会导致收敛变慢，网络无法学习，但是为什么sigmoid和cross entropy结合起来却不存在这种问题，答案在其反向求导过程，反向求导的过程中cross entropy和sigmoid的导数抵消掉了，消除了梯度弥散的影响 ...
反向传播算法推导、激活函数、梯度消失与爆炸
kundezui的博客
09-16 2670
BP算法
神经网络激活函数与求导
AI World
03-09 2927
常用神经网络激活函数及其求导公式推导~
深度学习入门——Sigmoid函数（反向传播）
小杨的博客
09-15 7033
反向传播理解：就相当于上游过来的值乘以该节点线路的导数 # coding: utf-8 import numpy as np class Sigmod: def __init__(self): self.out = None def forward(self, x): out = 1 / (1 + np.exp(-x)) ...
三十三、两套代码详解LSTM-RNN——有记忆的神经网络
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jiangjingxuan的博客
01-25 1万+
不管是什么样的神经网络算法，总能找到各种语言的库帮助你实现你的需求，但是我们总是看不清那个黑盒子里到底是怎样的一种存在，如果想真正掌握一种算法，最实际的方法就是完全手写出来，本节我就通过两套LSTM的简单实现来分享掌握LSTM的快乐 请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 掌握LSTM有什么用 在读代码之前我们要先知道我们读这段代码的意义是什么。L
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angus168的专栏
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正向传播和反向传播都开在开始的嵌套里面，不在“开始训练”，运行就没有输出了。简单循环神经网络实现-----裸写一个退位减法器。
python实现sigmoid函数反向传播
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sigmoid函数的数学表达式为： $$ \sigma(z) = \frac{1}{1+e^{-z}} $$ sigmoid函数的导数为： $$ \sigma'(z) = \sigma(z)(1-\sigma(z)) $$ 反向传播中，对于一个单独的神经元，我们需要计算其误差对于输入的导数，即$\frac{\partial E}{\partial z}$。其中$E$为损失函数。 假设当前神经元的输入为$z$，输出为$a$，误差为$\delta$，则有： $$ \delta = \frac{\partial E}{\partial z} $$ 根据链式法则，可以将$\delta$拆分为$\frac{\partial E}{\partial a}$和$\frac{\partial a}{\partial z}$的乘积： $$ \delta = \frac{\partial E}{\partial a} \frac{\partial a}{\partial z} $$ 其中$\frac{\partial E}{\partial a}$表示误差对于输出的导数，$\frac{\partial a}{\partial z}$表示输出对于输入的导数。 对于sigmoid函数，输出$a$为$\sigma(z)$，所以有： $$ \frac{\partial a}{\partial z} = \sigma'(z) = \sigma(z)(1-\sigma(z)) $$ 将其代入上式得： $$ \delta = \frac{\partial E}{\partial a} \sigma(z)(1-\sigma(z)) $$ 其中$\frac{\partial E}{\partial a}$可以通过损失函数的求导得到。 综上，我们可以得到sigmoid函数的反向传播公式： $$ \delta = \frac{\partial E}{\partial a} \sigma(z)(1-\sigma(z)) $$
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