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神經網絡常用激活函數對比：sigmoid VS sofmax

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Softmax

作者介紹：

Saimadhu Polamuripython

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Softmax
Softmaxd

• 什麼是S型函數？
  
• S形函數的性質
  
• Sigmoid函數的使用
  
• Python
  
• 創建Sigmoid函數圖像形 
  
• 什麼是Softmax函數？
  
• Softmax函數的性質
  
• Softmax函數的使用
  
• Python
  
• 創建Softmax函數圖像形 
  
• Sigmoid
  
• 結論 
  

S？

Sigmoid00
S

• sigmoid
  
• S

1. 非負數：如果數字大於或等於零。
   
2. 非正數：如果數字小於或等於零。
   

Sigmoid

• Sigmoid
  
• Sigmoid
  
• S函數圖像
  

Sigmoid

• 該函數將以列表形式的值作為輸入參數。
  
• /
  
• 代碼 1 / float（1 + np.exp(-x)是用於計算sigmoid分數的函數。
  
• 接下來，我們將一個列表sigmiod_inputs作為函數的輸入，列表值為2,3,5,6，經過sigmoid函數計算後獲得Sigmoid分數。 
  

Sigmoid
圖像Sigmoid

• 0
  
• sigmoid
  
• 圖像 

• 0
  
• graph_ysigmoid
  
• line_graph圖像x 
  

圖像

sigmoid10.9
Softmax？

Softmaxn'
Softmax的0將softmax

softmax 

Softmax

softmax

• 0
  
• 1
  

• 用於多重分類邏輯回歸模型。
  
• softmax

Python
Python 

腳本輸出

Softmax
Softmax圖像

• 0
  
• 
  
• 創建圖像 

腳本輸出

softmax
Sigmoid
Sigmoid差異表格。

結論

• Softmax
  
• Sigmoid
  

pdf

@

Difference Between Softmax Function and Sigmoid FunctionSaimadhu Polamuri

最後更新：2017-04-13 01:00:25

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