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激活函数——sigmoid函数(理解)
阅读量:6805 次
发布时间:2019-06-26

本文共 406 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

0 - 定义

  $Sigmoid$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,$Sigmoid$函数常被用作神经网络的阈值函数,将变量映射到0,1之间。

  其曲线如下图:

        

1 - 导数

$$\begin{align*}

sigmoid^{'}(x)&=(\frac{1}{1+e^{-x}})^{'} \\
&=\frac{1}{1+e^{-x}}e^{-x}(-1)\\
&=\frac{e^{-x}}{(1+e^{-x})^2}\\
&=\frac{1}{1+e^{-x}}(1-\frac{1}{1+e^{-x}})\\
&=sigmoid(x)(1-sigmoid(x))
\end{align*}$$

2 - 参考资料

 

转载于:https://www.cnblogs.com/CZiFan/p/9855147.html

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