计算 sigmoid 函数的导数

最新推荐文章于 2024-09-04 21:17:05 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-04 21:17:05 发布 · 649 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨了Sigmoid函数的完美导数特性，这一特性简化了反向传播过程，对于理解神经网络的学习机制至关重要。

计算 sigmoid 函数的导数

回想一下，sigmoid 函数有一个完美的导数，我们可以在下面的计算中看到。这将使我们的反向传播步骤更加简洁。

 

计算Sigmoid函数
James_CODER的博客
08-30 246
在机器学习和深度学习领域中，Sigmoid函数被广泛使用。Sigmoid函数是一个常用的激活函数，它将输入值映射到0到1之间的输出值。本文将介绍如何使用Python编写函数来计算Sigmoid函数。在代码实现时，可以直接使用Python的math库中的exp()函数来计算自然指数的值，然后根据Sigmoid函数的公式计算结果。在上述代码中，sigmoid()函数接收一个浮点数x作为输入，并返回计算得到的Sigmoid函数值。以上就是计算Sigmoid函数的方法及源代码实现。计算Sigmoid函数。
sigmoid函数及其导数的python实现与可视化
weixin_41855010的博客
12-31 7924
文章目录一、sigmoid函数的概念二、sigmoid函数的优点三、sigmoid函数的python实现代码四、sigmoid函数的图像 一、sigmoid函数的概念 sigmoid函数，也就是s型曲线函数，经常被用作神经网络中输出层的激活函数，它和它的导数的数学表达式如下： 函数： 导数： 求导过程如下所示： 二、sigmoid函数的优点 sigmoid的优点在于输出范围有限，所以数据在传递的过程中不容易发散。当然也有相应的缺点，就是饱和的时候梯度太小。 sigmoid还有一个优点是输出范围为(0,
Sigmoid函数求导：保姆级推导过程
发几十块的吧
01-23 1万+
本文详细介绍了两种求导Sigmoid函数的方法，即使是初学者也能轻松理解。
Sigmoid函数（logsig）求导
亲亲Friends的博客
05-15 1万+
通常情况下，我们所说的Sigmoid函数定义如下： σ(x)=11+e−x=exex+1. \sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}=\frac{e^x}{e^x+1}. σ(x)=1+e−x1​=ex+1ex​. 它的形状如下： 导数如下： dσ(x)dx=σ(x)⋅(1−σ(x)). \frac{d\sigma(x)}{dx}=\sigma(x)\cdot (1-\sigma(x)). dxdσ(x)​=σ(x)⋅(1−σ(x)). 本篇博文讲σ(x)\sigma(x)σ(x)导数的推
Sigmoid函数
一只攻城狮的博客
12-04 7288
sigmoid是一个解决二分类问题的一种函数 其公式如下： σ(z)=11+e−z\sigma \left( z \right)=\frac{1}{1+{{e}^{-z}}}σ(z)=1+e−z1​ sigmoid函数又叫做logistic函数，机器学习中一个重要的预测模型逻辑回归（LR）就是基于Sigmoid函数实现的。在解决二分类问题时，通常需要对问题作出预测而sigmoid函数其取值范围在（...
sigmoid函数的求导
qq_32172681的博客
10-09 2163
sigmoid的导数 = sigmoid * (1 - sigmoid)
sigmoid函数导数
10-12
sigmoid函数的导数很重要，因为它是梯度下降法等优化算法的基础，特别是在深度学习中的反向传播过程中。sigmoid函数的导数也称为斜率或偏导数，表示函数值的变化速率。计算方法如下： \[ \frac{d}{dz} \sigma(z) = ...
matlab绘制sigmoid函数导数图像
03-26
### 使用 MATLAB 绘制 Sigmoid 函数及其导数 Sigmoid 函数是一个常见的激活函数，在机器学习领域广泛应用。它的表达式为 \( f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \)，而其导数可以表示为 \( f'(x) = f(x)(1 - f(x)) \)[^1]...
Sigmoid函数导数最大值为0.25这一特性对神经网络训练有什么具体影响？
最新发布
09-27
Sigmoid函数导数最大值为0.25这一特性对神经网络...# 计算Sigmoid函数导数 derivative_values = sigmoid_derivative(x) print("Sigmoid函数值:", sigmoid_values) print("Sigmoid函数导数值:", derivative_values) ```
【知识建设】sigmoid函数图像及导数
YasmineC的博客
02-22 3360
文章目录sigmoid函数图像演变sigmoid函数导数推导 sigmoid函数图像演变 （便于记忆） g(s)=esg(s) = e^sg(s)=es g(s)=e−sg(s) = e^{-s}g(s)=e−s g(s)=1+e−sg(s) = 1+ e^{-s}g(s)=1+e−s g(s)=11+e−sg(s) = \frac{1}{1+ e^{-s}}g(s)=1+e−s1​ sigmoid函数导数推导 f(x)=11+e−x=ex1+ex=1−(ex+1)−1f(x) = \frac{1}
函数计算器
01-07
非常方便的java函数计算器
sigmod求导
dataastron的博客
03-21 259
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
深度学习：Sigmoid函数与损失函数求导
热门推荐
zhishengqianjun的博客
07-18 11万+
1sigmoid函数 1 从指数函数到sigmoid 2 对数函数与sigmoid 2sigmoid函数求导 3神经网络损失函数求导 1、sigmoid函数​ sigmoid函数，也就是s型曲线函数，如下： 函数：f(z)=11+e−z 函数：f(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} 导数：f′(z)=f(z)(1−f(z)) 导数：f'(z)=f(z)(1-f(z)) ​ 上面是我
激活函数 Sigmod 及其导数
PursueLuo的博客
09-04 5904
sigmod 是最常见的激活函数之一。其图像和导数如文章所示。
sigmod函数求导
weixin_30740295的博客
05-06 181
转载于:https://www.cnblogs.com/xhslovecx/p/10817889.html
三种方法计算 Sigmoid函数的微分
weixin_44331401的博客
11-15 4683
g(x)=11+e−xg(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}g(x)=1+e−x1​是分类算法的预测函数，也称为 Sigmoid Function 或 Logistic Function来证明 Sigmoid Function 的一个特性 ddxg(x)=g(x)(1−g(x)) \frac{d}{d x} g(x)=g(x)(1-g(x)) dxd​g(x)=g(x)(1−g(x)) ...
Sigmoid 函数
我是任玉琢
01-07 1万+
前言 Sigmoid 函数（Logistic 函数）是神经网络中非常常用的激活函数，我们今天来深入了解一下 Sigmoid 函数。 函数形式 函数图像 代码实现 代码运行：Colab import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math x = np.linspace(-10, 10, 100) z = 1 / (1 + np.exp(-x)) plt.title("Sigmoid") plt.plot(x, z) plt.xl
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值