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神经网络常用激活函数对比：sigmoid VS sofmax

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Softmax

作者介绍：

Saimadhu Polamuripython

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https://dataaspirant.com/author/saimadhu/

Softmax
Softmaxd

• 什么是S型函数？
  
• S形函数的性质
  
• Sigmoid函数的使用
  
• Python
  
• 创建Sigmoid函数图像形 
  
• 什么是Softmax函数？
  
• Softmax函数的性质
  
• Softmax函数的使用
  
• Python
  
• 创建Softmax函数图像形 
  
• Sigmoid
  
• 结论 
  

S？

Sigmoid00
S

• sigmoid
  
• S

1. 非负数：如果数字大于或等于零。
   
2. 非正数：如果数字小于或等于零。
   

Sigmoid

• Sigmoid
  
• Sigmoid
  
• S函数图像
  

Sigmoid

• 该函数将以列表形式的值作为输入参数。
  
• /
  
• 代码 1 / float（1 + np.exp(-x)是用于计算sigmoid分数的函数。
  
• 接下来，我们将一个列表sigmiod_inputs作为函数的输入，列表值为2,3,5,6，经过sigmoid函数计算后获得Sigmoid分数。 
  

Sigmoid
图像Sigmoid

• 0
  
• sigmoid
  
• 图像 

• 0
  
• graph_ysigmoid
  
• line_graph图像x 
  

图像

sigmoid10.9
Softmax？

Softmaxn'
Softmax的0将softmax

softmax 

Softmax

softmax

• 0
  
• 1
  

• 用于多重分类逻辑回归模型。
  
• softmax

Python
Python 

脚本输出

Softmax
Softmax图像

• 0
  
• 
  
• 创建图像 

脚本输出

softmax
Sigmoid
Sigmoid差异表格。

结论

• Softmax
  
• Sigmoid
  

pdf

@

Difference Between Softmax Function and Sigmoid FunctionSaimadhu Polamuri

最后更新：2017-04-13 01:00:25

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