必应词典为您提供tansig的释义,网络释义: 传递函数;正切函数;正切双弯曲转移函數;
1−tansig2(x)=1−(21+e−2x−1)2=1−4(1+e−2x)2−1+221+e−2x=4(1+e−2x)(1+e−2x)2−4(1+e−2x)2=4+4e−2x−4(1+e−2x)2=4e−2x(1+e−2x)2 即有: tansig′(x)=1−tansig2(x) ✍️PASS:所以,tansig只需要算出自身的平方值,再1-即可以得...
Tansig函数被定义为一个双曲正切函数,其公式为: y = tanh(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x)) 其中,x表示输入信号,y为输出。该函数具有非线性特性,可以有效地表示复杂的关系。 由于tansig函数具有非线性特性,因此在神经网络的许多应用中都被广泛使用。它可以将输入信号转换为准确的输出信号,从...
tansig函数是神经网络中的一种常用的激活函数,它可以有效地将输入数据归一化到另一个空间,使输入数据更容易被处理,这就使得tansig函数可以被广泛的应用于神经网络和支持向量机中。它也可以被用于计算机视觉,机器学习等领域中一些模型的拟合。但是,tansig函数也有缺点,它在输入值较大或较小时,会影响神经网络的学习效果。
可以看到,tansig函数是一个关于x的双曲正切曲线,在x趋近于正无穷或负无穷时,函数趋近于1或-1,而在x等于0时,函数的值为0。 2. sigmoid函数 Sigmoid函数又称为逻辑函数,其数学表达式为: f(x) = 1 / (1 + exp(-x)) Sigmoid函数是一个关于x的S型函数,在x趋近于正无穷时,函数趋近于1;在x趋近于负无穷...
一、Tansig函数的应用 1.用于神经元的激活:Tansig函数的工作原理是像神经元一样,根据输入应答输出,模拟人脑中神经元的激活作用; 2. Tansig函数在深度学习网络中的应用:对深度学习网络进行模拟训练时,Tansig是用来划分输入特征和输出结果的性质,而且它是继logistic函数之后最重要的激活函数; 3. Tansig函数的应用在数据...
Sigmoid函数/Tansig函数 红桃K 1 人赞同了该文章 一、Sigmoid函数 1.1 公式定义: sigmoid函数又称logsig函数,是一个阈值函数,不管x取什么值,对应的sigmoid函数值总是∈(0,1)。 f(x)=11+e−x 函数图像如下所示: 1.2 导数公式 sigmoid′(x)=sigmoid(x)(1−sigmoid(x)) sigmoid'(x)只要算出自身值...
首先，我们来看tansig和logsig的公式。tansig的取值范围是[-1,1]，logsig的取值范围是[0,1]。具体公式如下：[公式]此外，tansig和logsig的导数公式分别表示为：[公式]这两类函数的导数都可以通过自身计算得出，这一特性使得BP神经网络的计算更加高效。接下来，我们将详细解析tansig和logsig导数公式的推导...
其实,tansig是'Tangent Sigmoid'的缩写。在中文环境中,我们通常会读作'tan西格玛'或'tan西格'。这种读法是对其英文名称的直接音译,简单而易于记忆。 首先,我们来理解一下tansig函数本身。tansig函数是一种将输入值压缩到特定范围内的函数,其输出范围通常在-1到1之间。相比于sigmoid函数的(0,1)输出区间,tansig函数的...
tansig作用函数当然不是线性函数了。