S′(x)=−1(1+e−x)2×(1+e−x)′=−1(1+e−x)2×(−e−x)=11+e−x×e−x1+e−x=11+e−x×1+e−x−11+e−x=S(x)(1−S(x)) 故Sigmoid函数的求导结果为: S′(x)=S(x)(1−S(x)) Sigmoid函数导数最大值为0.25,因链式法则需要连乘,故进行反向传播时...
要求sigmoid 函数的导数,我们可以使用链式法则和复合函数的导数规则。以下是详细的求导过程: Sigmoid 函数表示: Sigmoid 函数通常表示为: [ \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} ] 求导过程: 设( u = 1 + e^{-x} ),则 sigmoid 函数可以表示为: [ \sigma(x) = \frac{1}{u} ] 求( u ) 关...
sigmoid函数求导结果 sigmoid函数的求导结果可以用以下中文方式表示: 对于sigmoid函数$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$,其导数为$f'(x)=\frac{e^{-x}}{(1+e^{-x})^2}$。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
sigmoid导数具体的推导过程如下: 3 .神经网络损失函数求导 神经网络的损失函数可以理解为是一个多级的复合函数,求导使用链式法则。 先来说一下常规求导的过程: 这是一个简单的复合函数,如上图所示,c是a的函数,e是c的函数,如果我们用链式求导法则,分别对a和b求导,那么就是求出e对c的导数,c对a的导数,乘起来,...
sigmoid函数的定义是: ```scss σ(x) = 1 / (1 + e^(-x)) ``` 对其求导,我们使用链式法则和指数函数的导数。 首先,对分子和分母分别求导: 1. 对分子求导:由于分子是常数1,其导数为0。 2. 对分母求导:使用指数函数的导数公式,e^x的导数是e^x。因此,e^(-x)的导数是-e^(-x)。 然后,将这...
求导需要用到链式求导法则,即 当 时, 代入 得 当 时 代入 , 所以: 二、Sigmoid交叉熵损失求导 sigmoid一般是用在二分类问题中,二分类时,网络只有一个输出值,经过sigmoid函数得到该样本是正样本的概率值。损失函数如下: 使用Sigmoid函数做多分类时,相当于把每一个类看成是独立的二分类问题,类之间不会相互影响。
Sigmoid函数图像 Sigmoid导数图像 2. Tanh activation function Tanh也称为双切正切函数,取值范围为[-1,1]。tanh在特征相差明显时的效果会很好,在循环过程中会不断扩大特征效果。与 sigmoid 的区别是,tanh 是 0 均值的,因此实际应用中 tanh 会比 sigmoid 更好。文献 [LeCun, Y., et al., Backpropagation ap...
Sigmoid函数求导 基础知识: Sigmoid函数: Sigmoid图形: 生成Sigmoid图形代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 importtorch fromd2limporttorch as d2l %matplotlib inline x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True) sigmoid=torch.nn.Sigmoid() y=sigmoid(x) ...
4.4-导数求导公式 06:45 5.5-导数四则运算 04:53 6.6-复合函数求导法则 03:05 7.7-神经网络激活函数Sigmoid求导 07:02 8.8-神经网络激活函数Tanh求导 03:12 9.9-神经网络激活函数Softmax求导 15:37 10.10-高阶导数 01:47 11.11-导数与函数单调性 02:19 12.12-极值定理 03:55 13.13-函数凹凸...