Sigmoid

部分激活函数可视化

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义激活函数defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))deftanh(x):returnnp.tanh

Keyshal_Wei·2025-03-19 11:02

Chebykan wx 文章阅读

文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合

やっはろ·2025-03-13 02:44

Simple Baselines for Image Restoration

为了进一步简化基线，我们揭示了非线性激活函数，如Sigmoid、ReLU、GELU、Softmax等是不必要的:它们可以用乘法替换或删除。因此，我们从基线推导出一个非线性激活自由网络，即NAFNet。

Adagrad·2025-03-12 15:58

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】

其核心设计结合了Sigmoid门控机制和线性输入的乘积，通过引入平滑性和非单调性来提升模型性能。

L_cl·2025-03-11 14:44

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。

Wis4e·2025-03-11 07:47

神经网络中梯度计算求和公式求导问题

表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw

serve the people·2025-03-11 06:09

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差（MAE）：0.31575测试集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.00067398测试集-均方根误差（RMSE）：0.39158测试集-决定系数（R）：0.97566------HHO优化

WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

pytorch与深度学习随记——AlexNet

激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建

黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

机器幻觉产生的原因

对于激活函数而言，常见的如ReLU、sigmoid、tanh。激活函数引入非线性，让网络有能力学习复杂的特征。但是如果没有合适的激活

人机与认知实验室·2025-03-01 06:11

浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络（CNN）中的激活函数

通过使用非线性的激活函数，如ReLU（修正线性单元）、Sigmoid、Tanh等，可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。决定神经元是否被激活：激活函数根据输入信号

cjl30804·2025-02-24 15:31

机器学习—逻辑回归

目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数

60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法

Bin二叉·2025-02-19 19:37

【人工智能】AI现状分析 || 神经网络的数学基础 || 人工智能交叉领域的发展和技术应用 || 附：小白入门人工智能学习步骤

人工智能基础概念1.2人工智能的技术发展路线1.3产业发展的驱动因素1.4人工智能薪资岗位介绍2.神经网络的数学基础2.1神经网络的生物表示2.2神经网络的数学表示2.3神经网络必备的一些数学基础2.3.1Sigmoid

追光者♂·2025-02-19 05:15

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，

Shenrn_·2025-02-18 14:34

如何解决RNN梯度爆炸和弥散的问题

2.使用ReLU激活函数：相比于tanh或sigmoid，ReLU激活函数（及其变种如LeakyReLU）在正区间内梯度恒定，这有助于缓解梯度爆炸问题。

路野yue·2025-02-18 12:40

机器学习·逻辑回归

基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。

在使用这个非线性激活函数的时候，其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播，以及反向怎么传递的。如下图所示：第一：relu函数的正向传播函数是：当输入值（隐藏层）值大于了，就输出自己本身的值。反向梯度传播：当输出值大于0，那么反向梯度值就等于输出值乘以1如果小于0，那反向梯度值就等于0.通俗的来说就是，如果输入值是0或小于0，那么输出值的反向增强就没有。如果输入值大于0，那么输出值的方向增强就有。

小宇爱·2025-02-13 13:22

机器学习: 逻辑回归

逻辑回归模型输出的是概率值，通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题，特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。

小源学AI·2025-02-13 07:04

基于计算图的Softmax层反向传播推导

KaiMing Zhu·2025-02-11 21:25

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

解决TypeError: init() takes 1 positional argument but 2 were given

问题描述：如下图，在使用torch.nn.Sigmoid非线性激活时报错源代码：classtestrelu(nn.Module):def__init__(self):super().

求不脱发·2025-02-10 01:07

激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x\tanh

Echo-Nie·2025-02-09 12:08

深度学习 - 神经网络的原理

*常用的激活函数包括Sigmoid、

test猿·2025-02-08 09:43

（二）逻辑回归：sigmoid函数

https://blog.csdn.net/t46414704152abc/article/details/79574003

xueren151·2025-02-06 09:27

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

定义逻辑回归模型：继承nn.Module类，定义一个线性层，并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。

知识鱼丸·2025-02-05 06:42

深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块

一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于

nnerddboy·2025-02-03 02:19

神经网络|(三)线性回归基础知识

【1】引言前序学习进程中，已经对简单神经元的工作模式有所了解，这种二元分类的工作机制，进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。

西猫雷婶·2025-01-25 16:56

机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解

逻辑回归的核心是一个Logistic函数（或称为Sigmoid函数），它的公式如下

HappyAcmen·2025-01-21 20:32

【机器学习：十六、其他的激活函数】

1.Sigmoid激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用，其数学公式为：σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为

KeyPan·2025-01-17 02:28

神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用

神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。

快乐的小荣荣·2024-09-15 21:38

【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解： ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.

阿_旭·2024-09-10 16:33

深度学习之sigmoid函数介绍

1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。

yueguang8·2024-09-10 16:02

pytorch torch.sigmoid、torch.nn.Sigmoid和torch.nn.functional.sigmoid的区别

torch.sigmoid：函数torch.sigmoid(input_tensor,out=None)->Tensortorch.nn.Sigmoid：class应该看作网络的一层，而不是简单的函数使用

puspos·2024-09-08 09:43

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png从图像上可以看出，与Sigmoid

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

深度学习(一)

sigmoid适用于常用于二分类任务的输出层，因为它能将输出值压缩到[0,1]之间，表示概率值。非零均值:输出值总是非零，这可能会导致训练过程中较慢的收敛。

小泽爱刷题·2024-09-03 06:39

Logistic分类算法原理及Python实践

其原理基于线性回归和逻辑函数（Sigmoid函数）的组合，能够将输入特征的线性组合映射到一个概率范围内，从而进行分类预测。

doublexiao79·2024-09-03 03:22

深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

原因：激活函数的导数很小，如Sigmoid或Tanh函数在输入值非常大或非常小的时候导数接近零。权重初始化不当，导致梯度在网络中的传播过

Ven%·2024-08-31 23:31

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

逻辑回归通过一个逻辑函数（Sigmoid函数）将输入特征映射到一个概率值上，然后根据这个概率值进行分类。本文将带你从零开始一步步实现逻辑回归，并深入探讨背后的核心算法——反向传播与梯度下降。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

本文将深入探讨几种常用的激活函数，包括Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种，并通过具体的代码示例展示它们在Python中的实现和应用。

Rocky006·2024-08-29 09:39

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

一个深度学习模型，可以拆解为：模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了Sigmoid

LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型

wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

它采用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性组合的特征映射

极客李华·2024-08-25 17:35

BCEWithLogitsLoss

它结合了Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失（BinaryCrossEntropyLoss），使得在训练过程中更加数值稳定。

hero_hilog·2024-08-25 13:39

Logistic 回归

文章目录1.引言2.Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3

零度°·2024-08-23 21:56

如何使用Python绘制常见的几种激活函数?

（sigmoid、Tanh、Relu、LeakyRelu、ELU、Softplus、Softmax、Smish）解答：这里八种不同的激活函数，使用了不同的颜色进行了绘制。

神笔馬良·2024-02-20 19:25

深度学习图像算法工程师--面试准备（1）

1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction？

小豆包的小朋友0217·2024-02-20 15:28

用tensorflow模仿BP神经网络执行过程

文章目录用矩阵运算仿真BP神经网络y=relu((X․W)+b)y=sigmoid((X․W)+b)以随机数产生Weight(W)与bais(b)placeholder建立layer函数改进layer函数

Phoenix Studio·2024-02-20 12:20

神经网络和TensorFlow

+wnn),其中w0=b，x0=1激活值a(activation)=delta(f),delta为激活函数，一般可选择sigmoid、relu、tanh、leak_relu等等sigmoid激活函数sigmoid

异同·2024-02-20 06:41

机器学习训练营逻辑回归分类预测学习笔记

###逻辑回归（LR）Logistic回归是一种分类方法，主要用于两分类问题（binaryproblem），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为：$$logi(z)=

咩神烦·2024-02-19 19:04

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