1.sigmoidSigmoid激活函数在我们的网络模型中比较常用，也常作为二分类任务的输出层，函数的输出范围为（0 ,1）表达式：其导数：
文章目录1. sigmoid函数1.1 从指数函数到sigmoid1.2 对数函数与sigmoid2. sigmoid函数求导3 .神经网络损失函数求导 1. sigmoid函数sigmoid函数，也就是s型曲线函数，如下：函数：导数：因为这个网络就是3层，所以这样就可以得出全部的偏导数，如果是多层，原理是一样的，不断地乘下去，从第二个式子开始，后面的形式都是一样的。
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2024-06-04 22:52:48
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众所周知，神经网络中一个重要的东西，就是激活函数，它会增强模型的拟合能力，而今天我将带来著名激活函数Sigmoid的求导过程ps：字写得有些丑，不喜勿喷，23333
原创
2022-07-13 10:02:02
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本文参考：PyTorch中的损失函数--L1Loss /L2Loss/SmoothL1Loss - 知乎为什么使用smooth L1 loss - 知乎1、L1 Loss公式：假设x为预测框和真实框之间的数值差异时，公式为：导数为：特点为：L1 loss在零点处不平滑，学习慢L1 损失函数对x的导数是常数，训练后期，x很小时，如果学习率不变，损失函数会在稳定值附近波动，很难收敛到更高的精度。2、L
softmax函数它接受一个向量(或者一组变量)作为输入，每个变量指数化后除以所有指数化变量之和，(顺便说一下，sigmoid函数就是其输入数为2时的特例)，有点类似于对输入进行归一化，事实上它就叫做归一化指数函数为了更直观的理解先来看一个栗子，现有一个向量如下将其作为softamax的输入，先对其进行指数化：最后就是：得到的向量所有元素之和为1，每一个元素表示其概率。例如，在MNIST识别手写数
为什么需要Batchnorm下面举出一个简单的例子：就比如说Sigmoid函数的函数值域在 [0,1] 之间，但是如果我们对sigmoid函数求导之后我们发现其为： sigmoid′=sigmoid(1−sigmoid) ,那么其最大值才为0.25，而对于处于接近0或者接近1的地方导数值最后为0；如果此时进行梯度反向传播由于梯度为零导致模型的参数很难被更新。所以需要网络对于某一层的输出将数据的分布
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2024-05-15 12:10:47
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原创
2023-10-23 14:19:04
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OO_JAVA_表达式求导_第一弹---------------------------------------------------表达式提取部分词法分析 首先，每一个表达式内部都存在不可分割的字符组，比如一个不止一位的数字，或是一个sin三角函数，这样不能分离的字符组我称之为词法单元，依照其定义，可以将第三次作业的表达式分割成如下词法单元：SPACE：即空格和TAB字符的组合纯数字：即纯粹由
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2023-11-06 13:34:10
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神经网络浅讲：从神经元到深度学习参考文章：前言神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。 1.设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定； 2.神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程
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2024-08-20 21:46:30
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以下内容主要来自邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》第四章和博客的整理。1 Sigmoid型函数 Sigmoid型函数是指一类S型曲线函数，为两端饱和函数。常用的Sigmoid型函数有Logistic函数和Tan
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2024-08-08 15:19:45
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亚像素边缘检测技术是采用图像处理软件算法来提高检测精度的有效途径，该文章采用 Sigmoid函数拟合边缘模型。
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1. 边缘形状分析
由于光学器件的卷积作用以及光学衍射作用 ,在物空间剧变的灰度值经过光学成像成为渐变的形式 ,即阶跃边缘变为了渐变的边缘 , 如图 1所示 .
边缘在图像中表征为一种灰度分布, 边缘附近点的灰
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2024-09-29 07:40:46
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矩阵论的所有文章，主要内容参考北航赵迪老师的课件[注]由于矩阵论对计算机比较重要，所以选修了这门课，但不是专业搞数学的，所以存在很多口语化描述，而且对很多东西理解不是很正确与透彻，欢迎大家指正。我可能间歇性忙，但有空一定会回复修改的。3.6 矩阵函数求导3.6.1 积分与求导定义设 阶矩阵 中的元素都是 x 的可导函数，则 为关于 的求导为： 求和求导：设 ， 在区间 可到，则有 乘
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2024-08-08 20:07:09
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在深度学习网络训练中，交叉熵损失是一种经常使用的损失函数，这篇文章里我们来推导一下交叉熵损失关于网络输出z的导数，由于二分类是多分类的特殊情况，我们直接介绍多分类的推导过程。一、Softmax交叉熵损失求导基于softmax的多分类交叉熵公式为其中表示类别总数，包含背景类别，通过计算得到，是网络的输出。是真实标签，通常由one-hot形式编码，单独一个样本的标签如下:表示这个样本属于类。 我们拿1
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2024-04-03 08:57:54
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MATLAB 函数求导 用法以及实例在高等数学、数学分析等的学习过程中,我们常常需要对一些函数进行求导;在复杂的理论研究过程中,我们也需要对一些解析函数进行求导,而我们常常会发现,对于一些复杂的函数,传统的手工计算已经显得越来越无力,幸好MATLAB这个强大的工具给我提供了对解析函数进行求导的方法。下面我们就通过实例,介绍一下MATLAB求导函数,对函数求N解导数、以及N阶偏导数的方法。工具:MA
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2024-04-25 19:15:59
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巴伦是平衡不平衡转换器的英文音译，原理是按天线理论，偶极天线属平衡型天线，而同轴电缆属不平衡传输现，若将其直接连接，则同轴电缆的外皮就有高频电流流过（按同轴电缆传输原理，高频电流应在电缆内部流动，外皮是屏蔽层，是没有电流的），这样一来，就会影响天线的辐射（可以想象成电缆的屏蔽层也参与了电波的辐射）。
因此，就要在天线和电缆之间加入平衡不平衡转换器，把流入电缆屏蔽层外部的电流扼制掉，也就是说把从振子
一、圆曲线正矢的计算1.1 圆曲线正矢的计算公式取圆曲线上两点拉一直线,叫做弦。弦上任意点至曲线上的垂直距离叫矢或叫矢距。在弦中央点的矢距叫正矢(下图)。 AB一弦;AC、CB一半弦;CD一正矢;EF一矢距正矢计算公式为 其中: f-正矢 C-弦长 R-半径 式中单位均为m。公式用文字表示即:正矢=(弦长X弦长)÷(8×半径)1.2 无缓和曲线时，圆曲线始终点处正矢
在现代开发中，对于数据与算法的处理非常重要，“Java曲线求导”这一技术问题常常涉及复杂的数学背景与代码实现。本文将详细分享这个问题的解决过程，涵盖其背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化。
## 问题背景
在进行数据分析与机器学习建模时，求导过程是不可或缺的。尤其在优化与损失函数的求解中，Java作为主要编程语言之一，使用曲线的导数计算来指导模型的更新与调整。由于求导精度与
此文章已于 11:45:32 2015/11/20 发布到 shibalangLogistics RegressionLogistics回归是线性分类模型，是由线性模型外加一层sigmoid函数，sigmoid函数的表达式及曲线如下：然而，为什么Logistics回归要选用sigmoid函数呢？这一直是困扰我的一个问题。下面，是我从统计学习基础及机器学习基础教程中理解到的答案。假设为二值分类，设:
