The sigmoid function

最新推荐文章于 2024-08-09 20:19:15 发布
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分类专栏： 数学 文章标签： sigmoid函数
本文深入探讨了Sigmoid函数的基本概念及其在神经网络中的应用。通过详细的解析，读者可以了解到Sigmoid函数如何帮助解决连续输出的问题，并附有进一步阅读的相关链接。

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Continuous Output - The sigmoid function

sigmoid函数，参见以下链接

http://computing.dcu.ie/~humphrys/Notes/Neural/sigmoid.html
Sigmoid函数的高效数字仿真实现（Efficient digital implementation of the sigmoid function）
XJTU_NOC_Wei的博客
10-21 1986
工作背景因为我们的工作是要实现神经网络在FPGA上的实现（使用Network On Chips的方法），所以我们的计算需要非常注意时间问题。除了卷积运算外，神经网络上面最占用时间的就是激活函数部分了。如果我们可以把激活函数拟合成与或门的逻辑电路，这无疑是非常节省时间的。我的工作现在讲一下我的工作，我主要是在matlab上面去仿真了一种高效的Sigmoid数字实现方式。论文翻译工作我就不做了，文章末尾
Sigmoid function 的数学原理
chixujohnny
11-26 1万+
Sigmoid function详解本文阅读对象为有一定machine learing基础，并且在模型的数学含义层面有意愿探索的同学。什么是Sigmoid function一提起Sigmoid function可能大家的第一反应就是Logistic Regression。我们把一个sample扔进sigmoid中，就可以输出一个probability，也就是是这个sample属于第一类或第二类的概率
Continuous Output - The sigmoid function（sigmoid函数）
tfdev的博客
03-23 692
Given Summed Input: x =  Instead of threshold, and fire/not fire,we could have continuous output y according to the sigmoid function: Note e and its properties. As x goes to
sigmoid function的直观解释
weixin_30621711的博客
11-10 264
Sigmoid function也叫Logistic function, 在logistic regression中扮演将回归估计值h(x)从 [-inf, inf]映射到[0,1]的角色。 公式为：g(z) = 1 / (1 + exp(-z)) 如图： 其输出值大于0.5这认为待分类对象属于1，否则则属于0。 这个值得直观意义便是结果预测正确的概率。 例如：当sigmoid(h...
机器学习中激活函数和模型_探索机器学习中的激活和丢失功能
weixin_26752765的博客
09-06 931
机器学习中激活函数和模型In this post, we’re going to discuss the most widely-used activation and loss functions for machine learning models. We’ll take a brief look at the foundational mathematics of these functi...
def sigmoidGradient(z): """ computes the gradient of the sigmoid function """ sigmoid = 1/(1 + np.exp(-z)) return sigmoid *(1-sigmoid)
05-15
这是一个求sigmoid函数的导数的函数，其中z是一个任意形状的Numpy数组。sigmoid函数的公式是1 / (1 + exp(-z))，其中exp是指数函数。sigmoid函数是一种常用的激活函数，通常用于神经网络中的输出层或隐藏层。 这个...
def derivative(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray: ''' Parameters: x is a two dimensional array. Returns: a two dimensional array whose shape is the same as that of x. The returned value is the elementwise derivative of the sigmoid function w.r.t. x. ''' #### write your code below ####
06-12
The returned value is the elementwise derivative of the sigmoid function w.r.t. x. """ sigmoid_x = self.value(x) return sigmoid_x * (1 - sigmoid_x) ``` 在方法中，我们首先调用 `value` 方法，计算...
import numpy as np def sigmoid(x): # the sigmoid function return 1/(1+np.exp(-x)) class LogisticReg(object): def __init__(self, indim=1): # initialize the parameters with all zeros # w: shape of [d+1, 1] self.w = np.zeros((indim + 1, 1)) def set_param(self, weights, bias): # helper function to set the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def get_param(self): # helper function to return the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # returns: # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def compute_loss(self, X, t): # compute the loss # X: feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # NOTE: return the average of the log-likelihood, NOT the sum. # extend the input matrix # compute the loss and return the loss X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) # compute the log-likelihood def compute_grad(self, X, t): # X: feature matrix of shape [N, d] # grad: shape of [d, 1] # NOTE: return the average gradient, NOT the sum. def update(self, grad, lr=0.001): # update the weights # by the gradient descent rule def fit(self, X, t, lr=0.001, max_iters=1000, eps=1e-7): # implement the .fit() using the gradient descent method. # args: # X: input feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # lr: learning rate # max_iters: maximum number of iterations # eps: tolerance of the loss difference # TO NOTE: # extend the input features before fitting to it. # return the weight matrix of shape [indim+1, 1] def predict_prob(self, X): # implement the .predict_prob() using the parameters learned by .fit() # X: input feature matrix of shape [N, d] # NOTE: make sure you extend the feature matrix first, # the same way as what you did in .fit() method. # returns the prediction (likelihood) of shape [N, ] def predict(self, X, threshold=0.5): # implement the .predict() using the .predict_prob() method # X: input feature matrix of shape [N, d] # returns the prediction of shape [N, ], where each element is -1 or 1. # if the probability p>threshold, we determine t=1, otherwise t=-1
07-22
# the sigmoid function return 1 / (1 + np.exp(-x)) class LogisticReg(object): def __init__(self, indim=1): # initialize the parameters with all zeros # w: shape of [d+1, 1] self.w = np.zeros(...
【机器学习】 Sigmoid函数：机器学习中的关键激活函数
鑫宝的博客
08-09 7196
Sigmoid函数，也称为逻辑函数（Logistic Function），是一种常见的S型函数。Sx11e−xSx1e−x1​其中，e是自然对数的底数，约等于2.71828。
sigmoid function
FJY_sunshine的博客
09-17 2553
S形函数是具有特征“S”形曲线或S形曲线的数学函数。 通常，sigmoid函数指的是第一个图中所示的逻辑函数的特殊情况，并由公式定义S形函数是具有特征“S”形曲线或S形曲线的数学函数。 通常，sigmoid函数指的是第一个图中所示的逻辑函数的特殊情况，并由公式定义： S形函数的特殊情况包括Gompertz曲线（用于在x的大值处饱和的建模系统）和ogee曲线（用于某些水坝的溢洪道）。 Sigmoi...
Andrew Ng机器学习week5(Neural Networks: Learning)编程习题
weixin_30883311的博客
11-24 706
* nnCostFunction.m function [J grad] = nnCostFunction(nn_params, ... input_layer_size, ... hidden_layer_size, ... ...
Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week5 学习笔记
zhang35的博客
02-06 871
神经网络的代价函数 定义 L = 神经网络总层数 sl = 第l层的单元数（不包含bias unit） K = output units/classes的数量 普通逻辑回归代价函数： 神经网络代价函数： 后面的正则化部分，θ矩阵的： 列数=当前层的节点数（包含bias unit） 行数=下一层的节点数（不包含bias unit） 反向传播 先正向推导： 再反向求代价： D：delta矩阵，它正好是J(θ)的偏导函数 有点复杂。暂不深究细节，先会用。 反向传播和正向传播很像，只是换了个方向：
吴恩达机器学习 - 神经网络的反向传播算法
wyg1997
06-21 4907
题目链接：点击打开链接 笔记： 因为这一部分的内容确实难度比较大，所以我准备按最后一页笔记的思路一点一点的写出实现的思路和我的想法。 首先让数据可视化 执行代码 load('ex4data1.mat'); m = size(X, 1); sel = randperm(size(X, 1)); %乱序后随机选择100组数据进行展示 sel = se...
Machine Learning week 5 programming exercise Neural Network Learning
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Neural Networks Learning Visualizing the data 这次试用的数据和上次是一样的数据。5000个training example，每一个代表一个数字的图像，图像是20x20的灰度图，400个像素的每个位置的灰度值组成了一个training example。 Model representation 这里我们使用如下的模型，
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o707191418的博客
03-27 1404
1.sigmoidGradient.m function g = sigmoidGradient(z) %SIGMOIDGRADIENT returns the gradient of the sigmoid function %evaluated at z % g = SIGMOIDGRADIENT(z) computes the gradient of the sigmoid fun...
吴恩达机器学习Week_5 ex4课后编程作业代码答案
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02-27 958
sigmoidGradient function g = sigmoidGradient(z) %SIGMOIDGRADIENT returns the gradient of the sigmoid function %evaluated at z % g = SIGMOIDGRADIENT(z) computes the gradient of the sigmoid function %...
《机器学习》学习笔记（二）：神经网络
chenynCV的专栏
03-05 3385
在解决一些简单的分类问题时，线性回归与逻辑回归就足以应付，但面对更加复杂的问题时（例如对图片中车的类型进行识别），运用之前的线性模型可能就得不到理想的结果，而且由于更大的数据量，之前方法的计算量也会变得异常庞大。因此我们需要学习一个非线性系统：神经网络。         我在学习时，主要通过Andrew Ng教授提供的网络，而且文中多处都有借鉴Andrew Ng教授在mooc提供的资料。   
斯坦福大学(吴恩达) 机器学习课后习题详解 第五周 编程题 神经网络
未来战警
03-22 4173
作业下载 地址：https://download.youkuaiyun.com/download/wwangfabei1989/10301802 1. sigmoid梯度计算 function g = sigmoidGradient(z) %SIGMOIDGRADIENT returns the gradient of the sigmoid function %evaluated at z % g...
APA多步垂直泊车与全局路径规划MPC控制算法联合仿真，开源版持续迭代更新
最新发布
08-11
APA多步垂直泊车系统的仿真研究，重点探讨了Carsim与Matlab在自动泊车仿真中的联合应用。文章首先介绍了Carsim场景及车辆配置文件，展示了如何模拟车辆在不同道路条件下的行驶轨迹和碰撞风险。接着讨论了Simulink文件中的纵向逻辑控制，包括动力分配和刹车控制等。随后阐述了MPC横向控制算法文件的作用，即通过预测未来的系统状态来优化车辆的横向移动和控制。最后，文章讲解了路径规划算法及其全局规划方法，强调了基于规则和启发式的路径规划策略。文中提到的所有模型均开源，便于研究人员参考和学习。 适合人群：从事自动驾驶技术研发的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解自动泊车仿真技术的研究人员，特别是那些关注路径规划和MPC控制算法的人群。目标是帮助他们掌握Carsim与Matlab联合仿真的具体实现方法，从而应用于实际项目中。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释，还附带了完整的开源模型，方便读者进行实践操作和进一步研究。
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