百度试题 结果1 题目Sigmoid函数可以使输出平滑而连续地限制在0-1,在0的附近表现为___,而远离0的区域表现出___,输入___,越接近于0;输入___,越接近于1。相关知识点: 试题来源: 解析 近视线性函数 非线性 越小 越大 反馈 收藏
Sigmoid函数 Sgimoid函数即形似S的函数,也成为S函数。在机器学习中经常用作分类,如对数几率回归和神经网络(Neural Networks)中的对数几率函数(Logistic function)。 典型的Sigmoid函数,他把可能在较大范围内变化的输入值“挤压到”(0,1),输出范围内,因此又时也成为“挤压函数”(squashing function) 在分类问题中,我...
(2)对于二分类问题,输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率(概率的取值范围是0~1)。另外,sigmoid函数单调递增,连续可导,导数形式非常简单,是一个比较合适的函数 (3)对于多分类问题,输出层就必须是softmax函数了。softmax函数是sigmoid函数...
Sigmoid 函数的主要用途是类似于开关的作用,用来激活神经元,实现非线性转换,它可以将属性的输出映射为 0 和 1 之间,这样就可以自适应地表达属性的状态。 另外,Sigmoid 函数还可以用来解决分类问题,它将输入映射到 0 和 1 之间,当预测的结果大于 0.5 时,则分类到 1 类;否则,则分类到 0 类。 Sigmoid 函数还...
5，这里y_i是一次观测的结果，换句话说，y_i的取值依然是随机的，这次是0，下次可能是1；...
sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x)) 其中exp(x)表示自然指数函数,x表示输入值。sigmoid函数的输出值范围在0到1之间。 二、特点 S型生长曲线和sigmoid函数具有以下特点: 受限性:sigmoid函数的输出值范围在0到1之间,因此适用于描述概率、百分比和比例等受限制的变量。
因为这个值本来就是 正类的后验概率呀，所以肯定是 0-1，而不是因为0-1，才认作是概率。这个顺序...
这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率（概率的取值范围是0~1）。另外，sigmoid函数单调递增，连续可导，导数形式非常简单，是一个比较合适的函数 （3）对于多分类问题，输出层就必须是softmax函数了。softmax函数是sigmoid函数的推广 ...
1. 如果a = 0 ,那么上式就是ReLU 2. 如果a > 0 ,那么上式就是Leaky ReLU 3. 如果a是一个可学习参数,那么上式就是PReLU PReLU优点如下: 1.在负定义域内,PReLU有斜率(梯度),避免了ReLU的Dead ReLU问题。 2. 相比于ELU,PReLU在负定义域内是线性函数,计算复杂度更低并且梯度不会趋近于0。
1. sigmoid sigmoid是很常用的非线性激活函数,其取值范围为[0,1],连续可导函数,因此,实际应用中可以把sigmoid的结果当成概率值。典型例子如逻辑回归 sigmoid的导数为: 图像如下: 当z 值非常大或者非常小时,sigmoid函数的导数 g′(z) 将接近 0 。这会导致权重 W 的梯度接近 0 ,使得梯度更新十分缓慢,即梯度消失...