tensorflow中sigmod激活函数

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#tensorflow #python #神经网络 #人工智能 #深度学习

本文深入探讨了TensorFlow框架中Sigmoid激活函数的特点与应用。详细分析了其输出范围、函数导数特性以及在网络深层计算时可能出现的梯度消失问题。同时，文章也指出了Sigmoid函数在输出非0均值时导致收敛速度缓慢的问题，并讨论了其计算复杂度。

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tensorflow中sigmod激活函数

引用API：tensorflow.nn.sigmod(x)

sigmod激活函数

f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}

优点    ：输出值在[0~1]之间，且具有单调性，可以作为输出层

缺点：：函数导数输出为0~0.25之间，多层网络计算后容易趋向于0，产生梯度

              消失，无法继续更新参数

              输出非0均值，收敛慢

              幂运算复杂，计算时间长                

 

 

激活函数 (Activation Function)
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1. 背景介绍 激活函数（Activation Function）在人工神经网络中扮演着重要的角色。它决定了神经元在接收到输入后是否会被激活，以及激活的程度。激活函数的选择对于神经网络的性能和表达能力有着深远的影响。在这篇文章中，我们将深入探讨激活函数的原理、常见的激活函数以及它们在不同应用场景中的应用。
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08-17 1781
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07-21 679
1、函数 函数：f(z) = 1 / (1 + exp( −z)) 导数：f(z)' =f(z)(1 −f(z)) 2、tensorflow实现 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf input_data = tf.Variable( [[0, 10, -1...
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TensorFlow提供了多种激活函数 1. sigmoid函数 tf.sigmoid(x, name = None) == tf.nn.sigmoid(x, name = None) # y = 1 / (1 + exp(-x)) Computes sigmoid of x element-wise. Specifically, y = 1 / (1 + exp(-
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TensorFlow常用激活函数及其特点和用法（6种）详解
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1、总体效果比较 ELU > leaky ReLU（及其变体）> ReLU > tanh > sigmoid。 如果你关心运行时性能，那么你可能喜欢 leaky ReLU超过ELU。 如果你不想调整另一个超参数，你可以使用前面提到的默认的 α 值（leaky ReLU 为 0.01，ELU 为 1）。 如果你有充足的时间和计算能力，你可以使用交叉验证来评估其他激活函数，特别是如果你的神经网络过拟合，则为RReLU; 如果您拥有庞大的训练数据集，则为 PReLU。 2、详细介绍
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wxl
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【代码】Tensorflow2.0笔记 - 常见激活函数sigmoid，tanh和relu。
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1. tensorboard使用示例代码：import tensorflow as tf a = tf.constant ( 2) b = tf . constant ( 3) x = tf . add ( a , b) with tf.Session () as sess: print sess.run ( x)训练之前，建立graph以后，运行下列代码激活tenso
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遇到这个问题说明你的tensorflow版本太低，需要更新tensorflow版本 步骤： 1.打开anaconda-prompt 2.如果你是在自己配置的tensorflow环境下更新，请先进入tensorflow环境。如果不是，忽略这一步。 其中tensorflow是你配置的环境名，可以任意（如py35） 3，查看tensorflow各个版本： anaconda search -t cond...
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激活函数都有一定的使用场景，ReLU的流行只是在大部分的场景下都适用，具体要选择哪种激活函数，要根据你自己的实际应用来作决策。 如果你不确定你要用什么，ReLU不会让你失望。 在使用ReLU时，ReLU和leaky ReLU任取一个即可，也可以都尝试一下，哪一个能取得最佳结果。
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### 关于Sigmoid激活函数的使用方法和实现 #### 1. Sigmoid激活函数的定义 Sigmoid 激活函数是一种非线性函数，常用于机器学习和深度学习中。它的数学表达式为： \[ f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \] 该函数将任意实数映射到 (0, 1) 范围内，因此非常适合用于二分类问题中的输出层[^4]。 --- #### 2. Sigmoid激活函数的特点 - **输出范围**: (0, 1)，适合表示概率值。 - **对称性**: 不对称，正输入接近 1，负输入接近 0。 - **应用场景**: 主要用于二分类问题的输出层[^5]。 然而，Sigmoid 函数也存在一些缺点： - **梯度消失问题**: 当输入过大或过小时，导数趋近于零，可能导致训练过程中梯度下降变得极其缓慢。 - **输出不以 0 为中心**: 可能导致神经元激活分布不均[^5]。 --- #### 3. 实现方式 以下是几种常见的编程语言中实现 Sigmoid 激活函数的方法。 ##### Python 实现 ```python import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # 测试 input_value = np.array([-1, 0, 1]) output = sigmoid(input_value) print(output) ``` 此代码片段实现了 Sigmoid 函数，并测试了一组输入数据 `[-1, 0, 1]` 的输出[^4]。 --- ##### R语言实现 根据引用内容[^3]，可以在 R 中自定义 Sigmoid 激活函数并绘制其图像： ```r sigmoid <- function(x) { return(1 / (1 + exp(-x))) } # 绘制Sigmoid曲线 x_values <- seq(-10, 10, length.out = 100) y_values <- sigmoid(x_values) plot(x_values, y_values, type="l", col="blue", lwd=2, main="Sigmoid Activation Function", xlab="Input Value (x)", ylab="Output Value (f(x))") grid() ``` 这段代码不仅定义了 Sigmoid 函数，还展示了如何将其可视化[^3]。 --- ##### TensorFlow/Keras 实现 在深度学习框架中，可以直接调用内置的 Sigmoid 函数来简化开发流程。例如，在 Keras 或 TensorFlow 中： ```python from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation from tensorflow.keras.models import Sequential model = Sequential([ Dense(units=8, input_shape=(4,), activation='relu'), # 隐藏层 Dense(units=1), # 输出层 Activation('sigmoid') # 应用Sigmoid激活函数 ]) model.summary() ``` 这里构建了一个简单的全连接神经网络模型，并在最后一层应用了 Sigmoid 激活函数[^1]。 --- #### 4. 使用注意事项 尽管 Sigmoid 是一种经典的激活函数，但在现代深度学习实践中已逐渐被其他更高效的替代品取代（如 ReLU）。如果选择使用 Sigmoid，则需注意以下几点： - 输入数据应经过标准化预处理，使特征分布在合理范围内。 - 对于深层网络结构，可能因梯度消失而导致收敛困难，建议谨慎选用[^5]。 --- ### 总结 Sigmoid 激活函数以其简单性和良好的理论基础成为早期神经网络的重要组成部分。虽然它仍适用于某些特定场景（如二分类问题），但由于性能上的局限性，在实际项目中往往会被改进版激活函数所代替。
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