sigmoid有什么作用答：这显然是一个非此即彼判断。没有表现出决策的不确定性。为了引入决策的不确定性，我们必须给每一种平均消费金额给予一个打分。这个打分在0到1之间。也可以理解为是决策的概率。我们完全可以把平均消费金额作为sigmoid函数的输入，从而将任意金额映射到0到1之间。这个sigmoid函数有两个参数来控制着决策不...
激活函数总结答：因为神经网络是线性组合,激活函数给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中.好用的激活函数具有可求且方便求导,单调平滑.下面简单介绍一下常用的激活函数:1. sigmoid函数 :常用于LR中,也可以用于神经网络最后一层(一分类问题,是该类,...
神经网络为什么要用sigmoid函数?为什么要映射到0-1之间?求解释_百度...答：（2）对于二分类问题，输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率（概率的取值范围是0~1）。另外，sigmoid函数单调递增，连续可导，导数形式非常简单，是一个比较合适的函数 （3）对于多分类问题，输出层就必须是softmax函数了。
lr为什么用sigmoid函数.这个函数有什么优点和缺点?为什么不用其他函数...答：我来尝试回答一下，首先lr满足伯努利分布，而伯努利分布可以转化为指数分布，只要类条件概率满足指数分布的，其后验都可以写成sigmoid函数的形式。这是说lr可以转化为sigmoid。sigmoid 优点：实现简单，可以无限求导。而且可以从（负无穷，正无穷）映射到（0，1），符合概率分布 缺点：导数形式在（0，0.25）...
sigmoid函数作用答：1.sigmoid函数单调连续,输出范围有限,所以数据在传递的过程中不容易发散 2.由于输出范围为(0, 1),所以可以在二分类的模型做为输出层,输出表示概率。3.求导容易,其导数可由自身表示:f’(x)=f(x)(1-f(x))
sigmoid函数有归一化的功能,如果选用其作为BP的激活函数还需要对输入样...答：在使用 sigmoid 函数作为 BP 神经网络的激活函数时，必须对输入样本进行归一化处理。虽然 sigmoid 函数具有归一化的功能，但是它仅能对输入的数据进行非线性变换，不能确保输入数据的分布在特定范围内。如果输入数据的范围较大，可能会导致 BP 神经网络的训练过程变得缓慢或者出现梯度消失问题。因此，在使用 ...
激活函数 sigmoid、tanh、relu答：这种现象就是梯度弥散（vanishing gradient）。而另一种情况，梯度爆炸（exploding gradient），则是前面层的梯度，通过训练变大，导致后面层的梯度，以指数级增大。由于sigmoid的导数值小于1/4，x变化的速率要快于y变化的速率，随着层数的增加，连续不断执行sigmoid函数，就会导致，前面更新较大的幅度，后面...
2020-02-14答：非线性激活函数如下：1、ReLU（rectified linear unit）函数提供了一个很简单的非线性变换。给定元素，该函数定义为 可以看出，ReLU函数只保留正数元素，并将负数元素清零。2、Sigmoid函数可以将元素的值变换到0和1之间。 .导数在当输入为0时，sigmoid函数的导数达到最大值0.25；当输入越偏离0时，...
激活函数的选择答：但对于Sigmoid函数两端大于5（或小于−5）的区域，这部分输出会被压缩到1（或0）。这样的处理会带来梯度的“饱和效应”（saturation effect）。不妨对照Sigmoid型函数的梯度图（图(b)），大于5（或小于−5）部分的梯度接近0，这会导致在误差反向传播过程中导数处于该区域的误差很难甚至无法...
为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数,背后的数学原理是什么答：（1）对于深度神经网络，中间的隐层的输出必须有一个激活函数。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。这个激活函数不一定是sigmoid，常见的有sigmoid、tanh、relu等。 （2）对于二分类问题，输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域...
网友点评：
纪蔡彩13175551411：
在神经网络中,激活函数sigmoid和tanh除了阈值取值外有什么不同吗 -
泗洪县2050回复：
(1)对于深度神经网络,中间的隐层的输出必须有一个激活函数.否则多个隐层的作用和没有隐层相同.这个激活函数不一定是sigmoid,常见的有sigmoid、tanh、relu等.(2)对于二分类问题,输出层是sigmoid函数.这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间.函数值恰好可以解释为属于正类的概率(概率的取值范围是0~1).另外,sigmoid函数单调递增,连续可导,导数形式非常简单,是一个比较合适的函数(3)对于多分类问题,输出层就必须是softmax函数了.softmax函数是sigmoid函数的推广
纪蔡彩13175551411：
如何用python把一个很大的数归约到0 - 1之间 -
泗洪县2050回复：
您好,使用sigmoid函数就行,表达式为sigmoid(x)=1/(1+exp(x))
纪蔡彩13175551411：
神经网络输出层用sigmoid函数能否做函数拟合 -
泗洪县2050回复：
sigmoid函数的值域就在(0,1)内,所以你的输出结果肯定在0到1之间;至于能否拟合是要看情况的,如果原来可以拟合,那么更换输出函数也可以,不过效果是否好就不敢保证了,虽然signoid做了一个同胚变换,但样本毕竟不是真的在一个连续函数上,有时候误差会导致变换时效果变差.——仅个人观点
纪蔡彩13175551411：
如题.问一个关于sigmoid函数的问题.f(x)=1/[1+e^( - m(x - x0))]1.这个函数的定义域.(x还是负无穷到正无穷吗?)2.求它的一次导数和二次导数.(这问可以忽略).... -
泗洪县2050回复：
[答案] microsoft mathmatics 软件,可以画图看看.sigmoid 函数的确是 x--> 正无穷 f(x) --> 1; x--> 负无穷 f(x) --> 0,m用来控制曲线的形状.一阶导数的驻点在零点.
纪蔡彩13175551411：
如何用9行Python代码编写一个简易神经网络 -
泗洪县2050回复：
学习人工智能时,我给自己定了一个目标--用Python写一个简单的神经网络.为了确保真得理解它,我要求自己不使用任何神经网络库,从头写起.多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客,我做到了!下面贴出那九行代码:在这篇文章中,...
