sigmoid函数在机器学习和早期的深度学习中扮演着重要的角色,尤其是在处理二分类问题和作为神经网络中的激活函数时。 不过,随着深度学习的发展,其他激活函数因其更优越的性能而逐渐取代了sigmoid函数在某些场景下的地位。 2. softmax函数 2.1. 函数定义 接下来介绍softmax函数,softmax函数是一种在机器学习和深
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Softmax函数是二分类函数Sigmoid在多分类上的推广,目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。如图2所示,Softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过Softmax函数一作用,就映射成为(0,1)的值,而这些值的累和为1(满足概率的性质),那么我们就可以将它理解成概率,在最后选取输出结点的时候,我们就可以选取概率最大...
1.2 python实现 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef sigmoid(x):return 1.0/(1+np.exp(-x)) 1.3 函数图像 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef sigmoid(x):return 1.0/(1+np.exp(-x))sigmoid_inputs = np.arange(-10,10)sigmoid_outputs=sigmoid(sigmoid(sigmoid_i...
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Sigmoid和Softmax函数的主要区别如下：应用领域：Sigmoid函数：主要用于二分类问题，将输入值转换为0到1的连续实数值，输出类似于概率值，用于表示事件发生的可能性。Softmax函数：适用于多分类问题，将输入值映射到多个类别的概率分布，每个类别的概率值之和为1。输出特性：Sigmoid函数：输出为0到1之间的...
Sigmoid函数用于多标签问题;Softmax函数用于多分类问题。 比如说你输入一张电影图片《红海行动》(目前你不知道它是怎么电影)。 现在有好几个电影名称让你判断:1.《美国队长》,2.《钢铁侠》,3.《红海行动》,…
Sigmoid函数或Softmax函数可以将分类器的原始输出值映射为概率。 下图显示了将前馈神经网络的原始输出值(蓝色)通过Sigmoid函数映射为概率(红色)的过程:然后采用Softmax函数重复上述过程:如图所示,Sigmoid函数和Softmax函数得出不同结果。 原因在于,Sigmoid函数会分别处理各个原始输出值,因此其结果相互独立,概率总和不一定为...
max(x) x-=constant_shift x=np.exp(x) normlize=np.sum(x) x/=normlize assert x.shape==orig_shape return x softmax_inputs = np.arange(-10,10) softmax_outputs=softmax(softmax_inputs) print("Sigmoid Function Input :: {}".format(softmax_inputs)) print("Sigmoid Function Output ::...
2、Tanh函数 Tanh函数公式 简介:Tanh函数是Sigmoid函数的双曲版本,它将任何实数映射到-1到1之间。 Tanh函数图像 使用场景:当需要一个比Sigmoid更陡峭的函数,或者在某些需要-1到1范围输出的特定应用中。 优点:提供了更大的动态范围和更陡峭的曲线,可以加快收敛速度。