什么是sigmoid激活函数？

最新推荐文章于 2025-10-19 08:51:31 发布
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#人工智能 #马克java社区 #sigmoid激活函数 #神经网络 #马克-to-win

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，。。。。。。。。。。。。。

更多可见：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44594249/article/details/100561953

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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，我们要为下一层的每个激活计算一个值，但在将该值发送给下一层之前，要是用激活函数对这个输出进行缩放。 sigmoid函数 sigmoid函数是一个logistic函数，意思是说不管输入什么，...
深入剖析神经网络中Sigmoid激活函数
07-07
不过，在将这个中间值传递到下一层之前，需要通过激活函数对其进行处理。以Sigmoid函数为例，它是一种Logistic函数，无论输入值是多少，其输出值都会被限制在0到1之间。也就是说，它会将每个神经元的激活值映射到0到...
Sigmoid激活函数
qlkaicx的博客
04-17 2302
σx1e−x1​其中，x是函数的输入，σx是函数的输出。sigmoid函数在神经网络中常被用于二元分类任务，因为它可以将输入转换成概率值。Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为逻辑函数，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间内。在深度学习和机器学习的上下文中，它经常被用作神经元的激活函数，因为它可以将任意输入压缩到0和1之间，从而方便地进行概率解释。需要注意的是，当输入x。
sigmoid 激励函数
读万卷书，行万里路。
07-31 2568
sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好 sigmoiod 求导： 备注： 关于复合函数求导。 f[g(x)]中,设g(x)=u,则f[g(x)]=f(u)， 从而（公式）：f'[g(x)]=f'(u)*g'(x) 函数通常的意义：...
Sigmoid函数详解
最新发布
m0_64132509的博客
10-19 953
定义域−∞∞−∞∞值域01(0, 1)01中心点σ00.5σ00.5数学本质：将实数映射到(0,1)的S形函数核心公式σx11e−xσx1e−x1​重要特性：导数可用自身表示σ′σ1−σσ′σ1−σ应用场景：二分类输出层、概率估计现代替代：在隐藏层中多被ReLU等函数替代，避免梯度消失Sigmoid函数是深度学习发展历程中的重要组成部分，虽然现在在隐藏层中使用较少，但理解其原理对于掌握神经网络的发展脉络至关重要。
实现sigmoid_激活函数-sigmoid函数(logistic函数)
weixin_39710003的博客
12-23 817
sigmoid函数（sigmoid function）或logistic函数（logistic function）称为logistic函数的原因为该函数是两类别逻辑回归模型的预测表达式。表达式：导数：特点：导数由其本身表示，无论是在理论上还是实现上，这个特性都非常有用。作用：除了作为两类别逻辑回归模型的预测表达式外，常作为神经网络隐藏层、两类别分类输出层的激活函数。图形：代码：import the...
深度学习笔记: Sigmoid激活函数
weixin_53765658的博客
02-09 8952
Sigmoid激活函数是人工神经网络中广泛使用的非线性激活函数之一。它有效地将输入值映射到0和1之间的范围，使其特别适用于输出需要被解释为概率的模型。
AI 内容分享(十八)：秒懂AI-深度学习四种常用激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax
之乎者也·的博客
01-20 4972
Softmax是一种常用的激活函数，主要用于多分类问题中，可以将输入的神经元转化为概率分布。ReLU的输出范围是[0, +∞)，而输入值为负数时输出为0，这导致ReLU输出的分布不对称，限制了生成的多样性。Leaky ReLU在输入小于或等于0时，输出一个较小的斜率，避免了完全的“死亡神经元”问题。当输入值小于或等于0时，ReLU的输出为0，导致该神经元失效，这种现象称为“死亡神经元”。与Leaky ReLU不同的是，PReLU的斜率不是固定的，而是可以根据数据进行学习优化。
一文掌握Sigmoid激活函数：深度学习的“隐形”英雄
码上飞扬的博客
07-08 3672
Sigmoid函数，有时也称作逻辑函数或Logistic函数，是深度学习和神经网络中最初期使用的一种激活函数。其中，e是自然对数的底数（约等于2.71828），x是神经元的输入。Sigmoid函数的图形是一个S形的曲线，也被称为S曲线（S-curve）。这个函数的核心特点是能够把输入值压缩到0到1的范围内。这种压缩的效果给予了它一些特别的优点，在机器学习和统计领域被广泛利用。Sigmoid函数曾是深度学习领域的宠儿，尽管现在它可能不再是第一选择，但在某些场景下它依旧显示出其不可替代的优势。
激活函数是什么？常用的激活函数：ReLU函数、sigmoid函数和tanh函数
wh1236666的博客
07-12 1300
第一个图展示 Sigmoid 函数本身的非线性特性（将输入映射到 (0,1) 区间）；第二个图展示 Sigmoid 导数的分布特性（中间大、两边小，易导致梯度消失）。
[小白系列]sigmoid和tanh激活函数的绘制(分开画，合起来画，总有一款适合你），逐行代码详解
12-21
本篇文章将详细讲解两种常见的激活函数——Sigmoid和Tanh，并通过Python代码演示如何分别绘制它们的图形以及如何将它们合在一起画在同一张图上。 Sigmoid函数，也称为Logistic函数，表达式为： \[ f(x) = \frac{1}{...
深度学习--激活函数之sigmoid激活函数
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weixin_43464623的博客
08-06 1万+
1.简介 激活函数是深度神经网络中每一个神经元线性加权计算结果的非线性处理，赋予神经网络非线性映射能力。每一种激活函数都有不同的功能，本篇主要介绍sigmoid激活函数。 sigmoid激活函数应该是深度神经网络最先使用的激活函数，主要用于逻辑回归（logistic regression），实现分类功能。sigmoid函数的公式如下： 4.pytorch代码 #include <iostream> 5.效果 5.1输入图片 ...
神经网络中的激活函数——Sigmoid函数
Seu_Jason的博客
05-15 1万+
本文介绍了Sigmoid函数
Sigmoid激活函数公式及导数详解
cnb_120509的博客
03-20 1067
比如，当σ(x) = e^x/(1 + e^x)，那么导数应该是[e^x*(1 + e^x) - e^x*e^x]/(1 + e^x)^2 = [e^x + e^{2x} - e^{2x}]/(1 + e^x)^2 = e^x/(1 + e^x)^2。比如，原函数σ(x)可以写成 (1 + e^(-x))^{-1}，那它的导数就是 -1*(1 + e^(-x))^{-2} * (-e^(-x))，也就是e^(-x)/(1 + e^(-x))²，这和之前的结果一致。那现在，我想办法用σ(x)本身来表示导数。
机器学习之sigmoid激活函数公式以及图像讲解
qq_44479403的博客
04-06 2783
其对x的导数可以用自身表示：
深度学习之激活函数——Sigmoid
m0_61787307的博客
05-14 8003
Sigmoid函数，又称logistic函数，是最早使用的激活函数之一。但是由于其固有存在的一些缺点，如今很少将其作为激活函数，但是依然常用于二分类问题中的概率划分。
激活函数
qq_28309121的博客
04-21 1431
softmax直⽩来说就是将⽹络输出的logits通过softmax函数，就映射成为(0,1)的值，⽽这些值的累和为1（满⾜概率的性质），那么我们将它理解成概率，选取概率最⼤（也就是值对应最⼤的）接点，作为我们的预测⽬标类别。函数，计算量⼤（指数运算），反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对⼤，⽽采⽤。，这样就造成了⽹络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发⽣。然⽽，随着训练的推进，部分输⼊会落⼊⼩于。函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况，从⽽⽆法完成深层⽹络的训练。
深入理解深度学习中的激活层：Sigmoid和Softmax作为非终结层的应用
qlkaicx的博客
05-21 1588
σx11e−xσx1e−x1​这使得它非常适合于二分类问题的输出层，比如预测一个事件发生与否。
sigmoid函数
NLP与推荐算法
09-20 1652
1. 输出范围：Sigmoid 函数的输出范围在 (0, 1) 之间，这使得它非常适合用于二分类任务，可以将输出解释为概率。3. 饱和区：当输入 ( x ) 的绝对值较大时，Sigmoid 函数的梯度接近于零，这可能导致梯度消失问题。运行上述代码后，你会看到 Sigmoid 函数的图像，它是一个 S 形曲线，输出范围在 (0, 1) 之间。• 神经网络：在神经网络中，Sigmoid 函数作为激活函数，将神经元的输入转换为输出。• sigmoid(x)：接收一个输入值 ( x )，可以是标量或数组。
如何在 C++ 中实现 Sigmoid 激活函数？
08-03
### 实现 Sigmoid 激活函数 Sigmoid 函数是一种常用的激活函数，广泛应用于机器学习和神经网络中。它可以将任意实数映射到一个介于 0 和 1 之间的值，因此常用于二分类问题中的输出层[^2]。其数学定义为： $$ \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $$ 在 C++ 中，可以通过 `cmath` 库中的 `exp` 函数实现 Sigmoid 函数。以下是一个标准实现示例： ```cpp #include <iostream> #include <cmath> double sigmoid(double x) { return 1.0 / (1.0 + std::exp(-x)); } int main() { double x = 0.5; double result = sigmoid(x); std::cout << "Sigmoid(" << x << ") = " << result << std::endl; return 0; } ``` 该实现适用于大多数情况，但当输入值 $ x $ 很大或很小时，可能会导致数值不稳定。为了解决这一问题，可以采用分段计算的方式，以提高计算的数值稳定性[^4]。 ### 改进的 Sigmoid 实现 为了提升在极端输入下的数值稳定性，可以将 Sigmoid 函数的计算分为正负两部分进行处理： ```cpp double sigmoid(double x) { if (x > 0) { return 1.0 / (1.0 + std::exp(-x)); } else { return std::exp(x) / (1.0 + std::exp(x)); } } ``` 这种实现方式在 $ x $ 为正时使用原始公式，在 $ x $ 为负时使用等价变形，从而避免了浮点溢出问题，提高了函数的稳定性[^4]。 ### Sigmoid 函数的特性与应用 Sigmoid 函数的输出范围在 (0, 1) 之间，使其非常适合用于生成二分类问题的概率输出。然而，Sigmoid 函数在变量取绝对值非常大的正值或负值时会出现饱和现象，即梯度趋近于零，这可能导致训练过程中梯度消失问题[^5]。 尽管如此，Sigmoid 函数在逻辑回归、神经网络的输出层等场景中仍然具有广泛应用。例如，在逻辑回归中，Sigmoid 函数用于估计样本属于某一类别的概率。
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