什么是sign函数？什么是sigmoid函数？
① sign(x)将大于0的分为1，小于0的分为-1。
② sigmoid(x)将大于0.5的分为1，小于0.5的分为0。
Python基础积累
函数
def fun1():
'''testing'''
print('in the fun1')
return 1
# 定义一个过程 实质就是无返回值的函数
def fun2():
'''testing2
转载
2024-07-19 11:57:25
144阅读
什么是sign函数？什么是sigmoid函数？① sign(x)将大于0的分为1，小于0的分为-1。 ② sigmoid(x)将大于0.5的分为1，小于0.5的分为0。Python基础积累函数 def fun1():
'''testing'''
print('in the fun1')
return 1
# 定义一个过程 实质就是无返回值的函数
def fu
转载
2024-03-11 08:35:18
113阅读
文章目录前言一、sigmoid函数在逻辑回归以及深度学习的应用2.假设陈述3.决策边界4.sigmoid函数介绍5.sigmoid函数在深度学习上的应用6.sigmoid函数的优缺点二、逻辑回归代码 前言 逻辑回归与之前的线性回归虽然名字类似，但其实是一种分类的方法，如分辨是否为垃圾邮件（是或否），输入肿瘤特征分辨是良性还是恶性等。因为最终的类别已经确定，我们只需要将不同的输出结果进行分类，这
转载
2024-03-21 11:25:29
738阅读
激活函数如果没有激活函数引入非线性，多层神经网络就相当于单层神经网络，非线性激活函数可以使得神经网络逼近任意复杂的函数。1. Sigmoid函数1.1 Sigmoid函数解析式Sigmoid函数：Sigmoid函数一阶导数：3.2 ReLu函数的代码实现class ReLu(object):
"""
ReLu 激活函数
"""
def __str__(self):
转载
2023-12-10 15:46:07
373阅读
文章目录1. sigmoid2. softmax3. tanh4. Relu5. Leaky ReLU函数（PReLU）6. ELU 1. sigmoidsigmoid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
转载
2024-03-21 19:51:21
547阅读
文章目录引言sigmod的函数简介定义导数图像激活函数激活函数的定义简介sigmod作为激活函数的时候存在的问题其他资料 引言本节主要是介绍神经网络中常见的激活函数-----sigmod函数。sigmod的函数简介sigmod的函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到0,1之间。---------
转载
2024-04-15 09:27:51
334阅读
1.激活函数和损失函数在神经网络中，除了基本的矩阵运算外，还会涉及两个函数的操作。1.1 激活函数激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，网络只能表示特征的线性映射，即便有再多隐藏层，其整个网络也和单层网络是等价的。激活函数应该具有的性质：可微性：后向传播寻优，需要这个性质。单调性：保证单层网路是凸函数。输出值的范围：有限范围时，基于梯度的优化方法更加稳定，因为特征的表示受
转载
2024-05-11 17:24:28
398阅读
全文共5234字，预计学习时长10分钟图片来源：unsplash.com/@alinnnaaaa本文将介绍如何建立进阶神经网络。输入数据本教程唯一使用的数据库为NumPy。 import numpy as np 激活函数在隐藏层中会使用tanh激活函数，而在输出层中则会使用sigmod函数。在两种函数的图中都很容易找到信息。下面直接执行函数。以上为Sigmoid函数。以下为该函数代码： def
转载
2024-01-30 07:05:03
431阅读
第五章 Logistic回归5.1基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类5.2基于最优化方法的最佳回归系数确定5.2.1梯度上升法5.2.2训练算法：使用梯度上升找到最佳参数5.2.3分析数据：画出决策边界5.2.3训练算法：随机梯度上升5.3示例：从疝气病病症预测病马的死亡率5.3.1准备数据：处理数据中的缺失值5.3.2测试算法：用Logistic回归进行分类5.4小结 5.1基
转载
2024-08-16 13:51:47
73阅读
一，功能的基本性质首先，Sigmoid的公式形式： 公式图像：该函数的基本属性：定义域：（-∞，+∞）（-∞，+∞） 值范围：（-1,1）（-1,1） 函数是域内的连续且平滑的函数 它可以在任何地方被引导，并且导数是：f’（x）= f（x）（1-f（x）） 最早的Logistic功能由Pierre Francois Veluer在1844或1845年研究其与人口增长的关系时命名。在某些情况下，广义
转载
2024-03-21 11:36:54
209阅读
sigmoid函数的特性及硬件实现方法--含matlab代码实现及讲解1. 简介2. sigmoid函数的特性介绍2.1 sigmoid(x)与sigmoid(-x)的关系2.2 sigmoid函数与tanh函数的关系2.3 sigmoid函数的n阶导数2.4 当x=n*ln2时的数值2.5 其他关系式3. 硬件实现方案4. matlab代码实现及讲解 1. 简介sigmoid是神经网络中常用的
转载
2024-03-21 10:45:49
292阅读
数学基础logistic函数logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。Sigmoid 是常用的非线性的激活函数，可以将全体实数映射到（0， 1）区间上，其采用非线性方法将数据进行归一化处理；sigmoid函数通常用在回归预测和二分类（即按照是否大于0.5进行分类）模型的输出层中。 优点：
转载
2024-05-14 21:54:53
218阅读
# 绘制sigmoid函数
## 介绍
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python绘制sigmoid函数。sigmoid函数是一个常见的数学函数，它在机器学习和神经网络中经常使用。它的数学定义如下：
$$
f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}
$$
## 步骤
下面是绘制sigmoid函数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 |
原创
2023-12-04 15:10:35
300阅读
在机器学习和深度学习中，sigmoid函数是一个常见且重要的激活函数。这个函数的定义域为全体实数，值域为0到1，常用于二分类问题的模型输出。这篇博文将详细阐述如何使用Python实现sigmoid函数，涵盖其背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及案例分析。
1. 背景描述
在数据处理和模型构建过程中，sigmoid函数被广泛应用于将输入进行非线性映射，使得模型能够更好地学习复杂的数
# Python 中的 Sigmoid 函数：基础与应用
在机器学习和深度学习中，_sigmoid 函数_ 是一个非常重要的激活函数。它的主要用途是将输入值映射到一个 0 和 1 之间的范围，这对于需要预测概率值的任务尤其有用。在这篇文章中，我们将深入探讨 sigmoid 函数的定义、数学性质，以及如何在 Python 中实现该函数。
## Sigmoid 函数的定义
_sigmoid 函数
激活函数的作用：1、主要作用是改变之前数据的线性关系，使网络更加强大，增加网络的能力，使它可以学习复杂的事物，复杂的数据，以及表示输入输出之间非线性的复杂的任意函数映射；2、另一个重要的作用是执行数据的归一化，将输入数据映射到某个范围内，再往下传递，这样做的好处是可以限制数据的扩张，防止数据过大导致的溢出风险。一、sigmoid函数公式： 图像：特点：1、从图中可以看到，当输入大于5或小
转载
2024-04-14 16:23:56
580阅读
Sigmoid函数，即f(x)=1/(1+e-x)。神经元的非线性作用函数。（-x是幂数）人工神经网络的学习算法-BP算法 神 经网络的学习是基于一组样本进行的，它包括输入和输出（这里用期望输出表示），输入和输出有多少个分量就有多少个输入和输出神经元与之对应。最初神经网络 的权值（Weight）和阈值（Threshold）是任意给定的，学习就是逐渐调整权值和阈值使得网络的实际输出和期望输出一致。
转载
2024-06-18 15:47:00
71阅读
在这篇博文中，我将探讨在Python中使用Sigmoid函数时的参数配置问题。Sigmoid函数在深度学习及其他机器学习模型中十分重要，正确理解其参数配置至关重要。
## 背景定位
在深度学习模型中，Sigmoid函数常用于激活层来对处理后的输出进行压缩。随着模型复杂性的增加，我逐渐遇到了参数设置导致对模型性能影响的问题。
### 问题场景
在我的项目中，我使用Sigmoid激活函数作为输
激活函数在第三章《神经元的工作原理》中，我们曾经提到过激活函数。当时使用的是最简单的阶跃函数作为激活函数。阶跃函数具有不连续、不光滑等不太好的性质，因此实际常用Sigmoid函数作为激活函数。Sigmoid函数的定义和图形如下：Sigmoid函数把可能在较大范围内变换的输入值挤压到(0,1)输出范围内，因此也称为“挤压函数”(Squashing function)。其中 ，&
转载
2024-05-24 16:54:24
291阅读
在这篇博文中，我将详细地记录如何用 Python 绘制 sigmoid 函数图像，囊括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案以及生态集成的各个步骤。希望能够帮助大家顺利实现这一目标。
### 环境配置
首先，我们需要配置 Python 的开发环境以及必要的库。为了可视化 sigmoid 函数，我们通常使用 NumPy 和 Matplotlib 库。下面是思维导图，帮助我梳理这一步骤：
