首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

sigmoid和tanh求导最终结果,以及Sigmoid函数与损失函数求导

sigmoid Sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x)。是神经元非线性作用函数。 ? 2. 函数: ? ?...1.1 从指数函数sigmoid ​ 首先我们来画出指数函数基本图形: ? ​...1.2 对数函数sigmoid ​ 首先来看一下对数函数图像: ? ​...2、sigmoid函数求导 ​ sigmoid导数具体推导过程如下: ? 3、神经网络损失函数求导 ​ 神经网络损失函数可以理解为是一个多级复合函数,求导使用链式法则。 ​ ? ​...第二层是隐藏层,激励通过特征值与区相乘得到,然后取sigmoid函数变换,得到 ? ,未变换之前记为 ? : ? ​ 在上面,我们最后加上了偏置项; ​ 接下来第三层是输出层: ? ​

1.3K30
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

sigmoid和tanh求导最终结果,以及Sigmoid函数与损失函数求导

sigmoid Sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x)。是神经元非线性作用函数。 2....函数: 1.1 从指数函数sigmoid ​ 首先我们来画出指数函数基本图形: ​ 从上图,我们得到了这样几个信息,指数函数过(0,1)点,单调递增/递减,定义域为(−∞,+∞),值域为(0,+∞...2、sigmoid函数求导 ​ sigmoid导数具体推导过程如下: 3、神经网络损失函数求导 ​ 神经网络损失函数可以理解为是一个多级复合函数,求导使用链式法则。 ​ ​...e分别对c和d导数,分别求c和d对b导数,然后加起来,这种方法使我们常规做法,有一个问题就是,我们在求到过程,e对c求导计算了2次,如果方程特别复杂,那么这个计算量就变得很大,怎样能够让每次求导只计算一次呢...第二层是隐藏层,激励通过特征值与区相乘得到,然后取sigmoid函数变换,得到 ,未变换之前记为 : ​ 在上面,我们最后加上了偏置项; ​ 接下来第三层是输出层: ​ 因为是输出层了,所以不需要再往下计算

6.6K80

激励函数作用之sigmoid

首先看一下这个sigmoid函数图像,以x值0值做为区分点,在0值范围左右y轴数据为0~1范围内数据。...sigmoid函数以及函数所产生图像,以下我来说一下一般来说我们所希望激励函数应该是什么样子。...通常来说,我们希望一个数据做了激励后,应该能明确知道结果应该是true或false,但是对于这种函数,如: def f(x): if(x < 0): return 0; if(...x > 0): return 1; 所产生函数是不连续且不可求导,那么在计算过程中就会非常不方便,sigmoid其实相当于做了折中处理。...且在具体计算过程,根据实际情况,也许产生S(x)可能取值在0~0.5以及0.5~1分别分成两类。也有可能是0~0.8,0.8~1。在具体计算过程可能会更灵活。

35720

基于Logistic回归和Sigmoid函数分类(一)

Logistic 函数 Logistic函数是一类函数集合,其定义为: ?...其中,x0为x值中点,L为函数曲线最大值,k为函数曲线曲率 Sigmoid 函数 Sigmoid函数是一个在生物学中常见S型函数,也称为S型生长曲线。...其函数由下列公式定义: ? ? 其导数为: ? 可以看出,Sigmoid 函数是Logistic函数一个特例。 Sigmoid函数常用做神经网络激活函数。它也可以用于Logistic回归分类。...再将结果代入Sigmoid函数,h =S(z), 进而得到一个范围在0~1之间数值。...确定了分类器函数形式之后,现在问题变成了:最优回归系数(矩阵W)是多少? 梯度下降算法求最优回归系数 本例数据集保存在文本文件: ?

2.2K40

机器学习 深度学习激活函数sigmoid relu tanh gelu等汇总整理

背景 这篇博客主要总结一下常用激活函数公式及优劣势,包括sigmoid relu tanh gelu 1. sigmoid [1620] sigmoid函数可以把实数域光滑映射到0,1空间。...作为激活函数特点: 相比Sigmoid函数, tanh输出范围时(-1, 1),解决了Sigmoid函数不是zero-centered输出问题; 幂运算问题仍然存在; tanh导数范围在(0,...[1620] Leaky ReLU公式为常数,一般设置 0.01。这个函数通常比 Relu 激活函数效果要好,但是效果不是很稳定,所以在实际 Leaky ReLu 使用并不多。...在RReLU,负值斜率在训练是随机,在之后测试中就变成了固定了。RReLU亮点在于,在训练环节,aji是从一个均匀分布U(I,u)随机抽取数值。 4....2.在使用gelus过程,公式(3)σ 函数选择是非常关键,一般需要使用与正态分布累积分布近似的函数,一般可以选择与正态分布累积分布较为近似的函数sigmoid(x)=1/(1+e^{(-

2.2K41

Excel无效链接(1)

打开Excel文件时候,时常会遇到说外部链接无效警告。 无效链接大致有这么几种方式,有的很好解决,有的可就有些费神了。...自定义名字 函数、数式参照 粘贴过来link 指向图形(文本框等)、celllink 图表 透视表 这里说第一种解决方法。...image.png 另外新建一个excel文件(比如叫test2.xlsx),复制test.xlsx下拉框cell到该文件。比如复制到了两处,C4和G4处。...image.png 删除test.xlsx文件,再打开test2.xlsx时候,会报【无效链接】错误。如果这个excel内容比较多时候,要找到哪一些cell使用了无效链接,有些许难度。...我们可以断定是C4和G4这两个单元格使用了“河北省”,修改他们值即可消除无效链接错误。

2.3K10

神经网络激活函数具体是什么?为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?

最早想法是sigmoid函数或者tanh函数,输出有界,很容易充当下一层输入(以及一些人生物解释balabala)。激活函数作用是为了增加神经网络模型非线性。...第二,对于深层网络,sigmoid函数反向传播时,很容易就会出现梯度消失情况(在sigmoid接近饱和区时,变换太缓慢,导数趋于0,这种情况会造成信息丢失,从而无法完成深层网络训练。...Sigmoid函数 ? ? Sigmoid函数是深度学习领域开始时使用频率最高activation function。它是便于求导平滑函数,其导数为,这是优点。...之后我们会看到,在ReLU函数,需要做仅仅是一个thresholding,相对于幂运算来讲会快很多。 tanh函数 ? ?...类似于Leaky ReLU,理论上虽然好于ReLU,但在实际使用目前并没有好证据ELU总是优于ReLU。

2.8K100

Spring依赖注入滥用@Data导致@Qualifier无效

@Data注解是一个方便工具,用于自动生成JavaBean一些常见方法,例如getter、setter和toString等。...通常我会在实体类中会使用@Data注解; 在SpringBean确实没有用过; 今天项目突然出现一个@Data滥用导致服务表现不符合逾期问题,让我认为@Data不应该在Spring依赖注入中进行使用...this.repository = repository; }@Qualifier注解Spring容器在对Bean进行查找时,提供了两种方式: 根据类来查找根据名字来查找在Spring很多场景...restTemplate;​@Qualifier("orderExecutorService")private final ExecutorService executorsService;因为字段上注解带不到构造器...; 所以上述代码注解无效, 注入是PrimaryBean总结避免在Bean滥用@Data注解.

24410

最全JavaScript常见操作数函数方法宝典

JavaScript在其内部封装了一个Array对象,使得我们可以方便地使用数组这种简单数据结构,同时,也在 Array对象原型上定义了一些常用并且很有用操作数函数。...本文就将详细介绍一下每个操作数函数是如何使用 引言 就问你,你在写JavaScript代码时候,是不是经常用到像这样数据结构 var arr = [1, 2, 3, 4],如果是的话,那你可就要好好看下文了...() 使用指定函数将数组元素进行组合 indexOf() 判断一个数在该数组索引位置 lastIndexOf() 判断一个数在该数组索引位置 find() 遍历数组,找出第一个符合回调函数元素...它是将调用数组每个元素传递给指定函数,把每次调用回调函数返回值存入到一个新数组,最后返回这个新数组(不会改变原数组) 该方法只有一个参数,该参数为回调函数,该回调函数只有一个参数,该参数含义是数组每个元素...相当于一个过滤器,它是通过回调函数逻辑判断来过滤掉不需要元素,再将剩下元素都放到一个新数组并返回(不会改变原数组) 该方法只有一个参数,该参数为回调函数,该回调函数有两个参数,他们含义分别为数组元素

71300

快速检查调拨无效货品流向

在服饰店铺货品运作过程,期初我们将新品配发到各个店铺,随着时间推移,店铺销售表现各不相同,我们需要定期将货品进行调拨,大原则是将各款货品从销售不好店铺调拨到销售好店铺。...这项工作是极为繁琐,会给各方造成压力。我认知范围内该工作是由人力手工完成。人需要长时间注意力高度集中,Excel表格几千也许上万行,这样情况下很可能出现纰漏。...上次从A店调拨出去货品,本次又调拨进来,造成重复劳动。 针对此问题,我简要写了个宏,可以实现快速检查。只需要将本次调拨明细和上次调拨明细粘贴到表,点击“运行”按钮,即可查出可能问题点。...动画演示如下: 设置过程如下: 更新以下工作簿“本次调拨”和“上次调拨”明细,只保留四个字段“货号”、“调出店铺”、“调入店铺”、“调拨数量”,然后点击“运行”按钮即可 运行完成后,我们依据结果看是删除问题款式调拨还是重新进行店铺指向...调拨整合货品是货品日常运作一个大环节,有什么可以提升效率想法欢迎探讨。

68930

删除mac启动台launchpad无效图标

第一种情况 在Mac上安装Photoshop CS6后, 启动台(LaunchPad)莫名其妙多出了几个”Adobe xxxx…”图标, 而且无法删除,在访达里面应用程序内也找不到, 非常讨厌。...如果发现启动台(LaunchPad)里面出现了一个新相关文件夹,并且是原来Adobe之类程序, 那么需要再次打开访达->应用程序->实用工具 内找到对应相关文件程序删掉即可。...最后,你会发现重置之后之前所有设置都会丢失. 没有特殊情况不要使用哦. 以免丢失之前排列方式与文件夹....方法如下: 卸载应用程序之后,一般其在启动台生成文件夹是不会被删除,不过这个文件夹里面是空。如果执意要删除的话,可以从Finder(访达)里面入手。...具体操作为,打开访达,按下快捷键「commond」+「shift」+「H」,之后页面会自动跳转到用户主页。打开「应用程序文件夹」,里面的都是launchpad内容,找到你要删除目标将其删除即可。

15.8K30
领券