(1) sigmoid 函数: sigmoid函数是早期非常常用的一个函数,但是由于其诸多缺点现在基本很少使用了,基本上只有在做二分类时的输出层才会使用。 sigmoid 的函数公式如下: sigmoid函数的导数有一个特殊的性质(导数是关于原函数的函数),导数公式如下: sigmoid 的函数图形如下: image sigmoid 的导数图形如下: image sigmoid...
Sigmoid函数在神经网络和深度学习中具有多种用途。例如,它可以用于创建二元分类器,因为其输出可以解释为概率。此外,Sigmoid函数的导数在其定义域内具有特定的性质,这使得它在求梯度时更加稳定。在某些情况下,其他激活函数可能会因为梯度消失或爆炸问题而失效,这时使用Sigmoid函数可能是一个更好的选择。 然而,虽然Sigmoid函...
在PyTorch中,可以使用torch.sigmoid()函数来计算Sigmoid函数的值。torch.sigmoid()的输入可以是一个实数或一个张量。当输入是一个张量时,torch.sigmoid()函数会逐元素地计算Sigmoid函数,并返回与输入张量形状相同的张量。 下面是使用torch.sigmoid()函数的代码示例: importtorch x=torch.tensor([0.5,-0.5,1.0,-1.0]...
五、SELU函数 一、sigmoid函数 1.sigemoid简介 sigmoid容易饱和,当输入非常大或者非常小的时候,函数曲线非常平坦,梯度就接近于0。而反向传播中,我们需要使用sigmoid的导数来更新权重,如果导数都基本为0,会导致权重基本没什么更新,这种现象也可以叫做梯度弥散。 将所有数据映射成了(0,1)之间的数,很好的表达神经元的激...
在PyTorch中,sigmoid函数可以通过torch.sigmoid()函数进行调用。该函数的输入可以是一个数值、张量或其他可迭代对象。以下是一个简单的示例,展示了如何使用sigmoid函数: ``` import torch x = torch.randn(4, 4) y = torch.sigmoid(x) print(y) ``` 在上面的代码中,我们首先使用torch.randn()函数生成一个大...
sigmoid是激活函数的一种,它会将样本值映射到0到1之间。 sigmoid的公式如下: 11+e−x 二、sigmoid的应用 代码: importtorch.nnasnnimporttorch#取一组满足标准正态分布的随机数构成3*3的张量t1 = torch.randn(3,3) m = nn.Sigmoid() ...
1.Sigmoid函数 Sigmoid函数又称为Logistic函数,在机器学习的二分类模型中,常用的逻辑回归就是使用了Sigmoid函【对机器学习二分类的逻辑回归感兴趣的同学,可以留言】。在神经网络中,用Sigmoid函数来模拟生物的神经元特性,即当神经元获得的输入信号累计超过一定的阈值后,神经元被激活,输出电信号,否则处于抑制状态。
一、一些数据集的获取 1、手写数字数据集MNIST Dataset 第一个参数数据集保存位置 train=True 训练集,False测试集 第一次用 download=True 会自动连网下载 2、交通工具分类数据集The CIFAR-10 dataset 二、逻辑斯蒂回归主要处理分类问题 分类问题使用激活函数Sigmoid(将数值映射为[0,1]的概率) Sigmoid函数有多种形...
Sigmoid 函数是应用最广泛的非线性激活函数之一,它可以将值转换为00和11之间,如果原来的输出具有这样的特点:值越大,归为某类的可能性越大, 那么经过 Sigmod 函数处理的输出就可以代表属于某一类别的概率。其数学表达式为: y=11+e−x=ex1+exy=11+e−x=ex1+ex ...
解读:LogSigmoid 函数是 Sigmoid 函数的自然对数形式。Sigmoid 函数将输入值映射到(0, 1) 之间,因此其导数在大部分输入范围内都较小。特别是当 Sigmoid 函数的输出接近 0 或 1 时,其导数接近于 0,这可能导致梯度消失问题。 下图可以观察到,在常见的[-1,1]范围内,基本上是呈现线性特征的。 a = [[ 0.5283...