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Sigmoid函數(shù)，Sigmoid函數(shù)是啥意思是非線性函數(shù)還是線性函數(shù)跪求大神講

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-08-24 08:54:10 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，Sigmoid函數(shù)是啥意思是非線性函數(shù)還是線性函數(shù)跪求大神講
2，誰(shuí)能解釋下sigmoid函數(shù)
3，兩個(gè)sigmoid函數(shù)的差還是sigmoid函數(shù)嗎圖像是什么樣的問(wèn)
4，sigmod函數(shù)為什么是階躍函數(shù)
5，誰(shuí)能解釋下sigmoid 函數(shù)
6，lr為什么用sigmoid函數(shù)這個(gè)函數(shù)有什么優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)為什么不用其他函

1，Sigmoid函數(shù)是啥意思是非線性函數(shù)還是線性函數(shù)跪求大神講

是一個(gè)函數(shù)，具體表達(dá)式sigmoid(x)請(qǐng)百度，不好打，是非線性函數(shù)。

Sigmoid函數(shù)是啥意思是非線性函數(shù)還是線性函數(shù)跪求大神講

2，誰(shuí)能解釋下sigmoid函數(shù)

Sigmoid函數(shù)是一個(gè)在生物學(xué)中常見的S型的函數(shù)，也稱為S形生長(zhǎng)曲線。sigmoid函數(shù)是一個(gè)良好的閾值函數(shù)，連續(xù)，光滑，嚴(yán)格單調(diào)Sigmoid函數(shù),即f(x)=1/(1+e-x).神經(jīng)元的非線性作用函數(shù).人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法-BP算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是基于一組樣

誰(shuí)能解釋下sigmoid函數(shù)

3，兩個(gè)sigmoid函數(shù)的差還是sigmoid函數(shù)嗎圖像是什么樣的問(wèn)

我們假設(shè)樣本有P個(gè)，輸入層有N個(gè)神經(jīng)元，隱含層有K個(gè)神經(jīng)元，輸出層有M個(gè)神經(jīng)元的非線性作用函數(shù)是Sigmoid函數(shù)，即f(x)=1/(1+e-x)。參考資料：

sigmoid函數(shù),即f(x)=1/(1+e-x).神經(jīng)元的非線性作用函數(shù). 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法-bp算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是基于一組樣本進(jìn)行的,它包括輸入和輸出（這里用期望輸出表示）,輸入和輸出有多少個(gè)分量就有多少個(gè)輸入和輸出神經(jīng)元與之對(duì)應(yīng).最初神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

兩個(gè)sigmoid函數(shù)的差還是sigmoid函數(shù)嗎圖像是什么樣的問(wèn)

4，sigmod函數(shù)為什么是階躍函數(shù)

（1）對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，中間的隱層的輸出必須有一個(gè)激活函數(shù)。否則多個(gè)隱層的作用和沒有隱層相同。這個(gè)激活函數(shù)不一定是sigmoid，常見的有sigmoid、tanh、relu等。（2）對(duì)于二分類問(wèn)題，輸出層是sigmoid函數(shù)。這是因?yàn)閟igmoid函數(shù)可以把實(shí)數(shù)域光滑的映射到[0,1]空間。函數(shù)值恰好可以解釋為屬于正類的概率（概率的取值范圍是0~1）。另外，sigmoid函數(shù)單調(diào)遞增，連續(xù)可導(dǎo)，導(dǎo)數(shù)形式非常簡(jiǎn)單，是一個(gè)比較合適的函數(shù)（3）對(duì)于多分類問(wèn)題，輸出層就必須是softmax函數(shù)了。softmax函數(shù)是sigmoid函數(shù)的推廣

你好！搜一下：sigmod函數(shù)為什么是階躍函數(shù)如有疑問(wèn)，請(qǐng)追問(wèn)。

5，誰(shuí)能解釋下sigmoid 函數(shù)

Sigmoid函數(shù)，即f(x)=1/(1+e-x)。神經(jīng)元的非線性作用函數(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法-BP算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是基于一組樣本進(jìn)行的，它包括輸入和輸出（這里用期望輸出表示），輸入和輸出有多少個(gè)分量就有多少個(gè)輸入和輸出神經(jīng)元與之對(duì)應(yīng)。最初神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值（Weight）和閾值（Threshold）是任意給定的，學(xué)習(xí)就是逐漸調(diào)整權(quán)值和閾值使得網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出和期望輸出一致。我們假設(shè)樣本有P個(gè)，輸入層有N個(gè)神經(jīng)元，隱含層有K個(gè)神經(jīng)元，輸出層有M個(gè)神經(jīng)元。Xj為輸入層神經(jīng)元j的輸入，Hj為隱含層神經(jīng)元j的輸出，F(xiàn)j為輸出層神經(jīng)元j的實(shí)際輸出，Rj為輸出層神經(jīng)元j的期望輸出，前一層的輸出即為后一層的輸入。Whji是輸入層神經(jīng)元i與隱含層神經(jīng)元j之間的連接權(quán)值，Thj是隱含神經(jīng)元j的閾值，Woji是隱含層神經(jīng)元i與輸出層神經(jīng)元j之間的連接權(quán)值，Toj是輸出神經(jīng)元j的閾值。神經(jīng)元的非線性作用函數(shù)是Sigmoid函數(shù)，即f(x)=1/(1+e-x)。

sigmoid函數(shù)是一個(gè)在生物學(xué)中常見的s型的函數(shù)，也稱為s形生長(zhǎng)曲線。sigmoid函數(shù)是一個(gè)良好的閾值函數(shù)，連續(xù)，光滑，嚴(yán)格單調(diào)sigmoid函數(shù),即f(x)=1/(1+e-x).神經(jīng)元的非線性作用函數(shù).人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法-bp算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是基于一組樣

6，lr為什么用sigmoid函數(shù)這個(gè)函數(shù)有什么優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)為什么不用其他函

我來(lái)嘗試回答一下，首先lr滿足伯努利分布，而伯努利分布可以轉(zhuǎn)化為指數(shù)分布，只要類條件概率滿足指數(shù)分布的，其后驗(yàn)都可以寫成sigmoid函數(shù)的形式。這是說(shuō)lr可以轉(zhuǎn)化為sigmoid。sigmoid優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，可以無(wú)限求導(dǎo)。而且可以從（負(fù)無(wú)窮，正無(wú)窮）映射到（0，1），符合概率分布缺點(diǎn)：導(dǎo)數(shù)形式在（0，0.25），容易出現(xiàn)梯度消失；只能處理二分問(wèn)題。

（1）將線性輸出值壓縮到[0, 1],能夠得到各個(gè)類別的概率輸出（2）非線性化sigmoid函數(shù)特點(diǎn)：在0附近變化很快，在兩端緩慢增大或減小。

為什么 LR 模型要使用 sigmoid 函數(shù)Redis最適合所有數(shù)據(jù)in-momory的場(chǎng)景，雖然Redis也提供持久化功能，但實(shí)際更多的是一個(gè)disk-backed的功能，跟傳統(tǒng)意義上的持久化有比較大的差別，那么可能大家就會(huì)有疑問(wèn)，似乎Redis更像一個(gè)加強(qiáng)版的Memcached，那么何時(shí)使用Memcached,何時(shí)使用Redis呢?如果簡(jiǎn)單地比較Redis與Memcached的區(qū)別，大多數(shù)都會(huì)得到以下觀點(diǎn)：1 Redis不僅僅支持簡(jiǎn)單的k/v類型的數(shù)據(jù)，同時(shí)還提供list，set，zset，hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)。2 Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的備份，即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份。3 Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的持久化，可以將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)保持在磁盤中，重啟的時(shí)候可以再次加載進(jìn)行使用。

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