Advertisement

激活函数在神经网络中的应用及Sigmoid函数导数的证明（Sigmoid*(1-Sigmoid)）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章探讨了激活函数在构建高效神经网络模型中的作用，并详细推导了Sigmoid函数的导数公式，即Sigmoid*(1-Sigmoid)，为深度学习研究提供理论支持。 在讲解神经网络的反向传播误差、权重修正以及激活函数Sigmoid求导的过程中，大多数资料只列出公式而缺乏推导过程。这里提供一些简单的证明给初学者参考。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 激活函数在神经网络中的应用及Sigmoid函数导数的证明（Sigmoid*(1-Sigmoid)）
    优质
    本文章探讨了激活函数在构建高效神经网络模型中的作用，并详细推导了Sigmoid函数的导数公式，即Sigmoid*(1-Sigmoid)，为深度学习研究提供理论支持。 在讲解神经网络的反向传播误差、权重修正以及激活函数Sigmoid求导的过程中，大多数资料只列出公式而缺乏推导过程。这里提供一些简单的证明给初学者参考。
     
  • Sigmoid函数
    优质
    简介：Sigmoid函数是一种常用的S形曲线函数，在机器学习中被广泛应用于神经网络和逻辑回归模型中，用以将输入值映射到0到1之间。 柔性神经网络采用了柔性的sigmoid函数。
     
  • Python中的阶跃函数、Sigmoid函数和ReLU函数
    优质
    本文章介绍了Python编程中常用的三种激活函数：阶跃函数、Sigmoid函数及ReLU函数，解释了它们的工作原理及其在神经网络中的应用。 用Python实现阶跃函数、sigmoid函数和ReLU函数，并绘制它们的图形。
     
  • FPGA上sigmoid函数的实现
    优质
    本文探讨了在FPGA平台上高效实现sigmoid函数的方法，旨在优化神经网络计算中的激活函数性能。 sigmoid函数的FPGA实现涉及将神经网络中最常用的一类传递函数在FPGA上进行硬件化处理。
     
  • PDF版sigmoid函数的实现
    优质
    本文介绍了如何在PDF格式的技术文档中实现和解释常用的机器学习激活函数——Sigmoid函数。 本段落档介绍了如何在FPGA上实现sigmoid函数的方法，该函数是神经网络中的一个重要组成部分。
     
  • 关于ReLU、Sigmoid和Tanh激活函数的简易解析
    优质
    本文将深入浅出地介绍ReLU、Sigmoid和Tanh三种常用的神经网络激活函数，探讨它们的工作原理及应用场景。 ReLU函数（rectified linear unit）提供了一个简单的非线性变换方法。给定一个元素x，该函数定义为：可以看出，ReLU函数只保留正数元素，并将负数元素清零。当输入为负数值时，ReLU的导数为0；而当输入是正值时，则其导数为1。尽管在输入值等于0的情况下，ReLU函数不可微分, 我们可以假设此处的导数值为0。 sigmoid函数可以把一个变量转换到(0, 1)区间内，定义如下：早期神经网络中较为常见使用的是sigmoid函数，但随着研究进展它逐渐被更简单的ReLU函数所替代。当输入值远离零点时，sigmoid函数接近线性变换。
     
  • Sigmoid函数与导数的FPGA实现 (2011年)
    优质
    本文探讨了在FPGA平台上实现sigmoid函数及其导数的方法。通过优化算法和硬件架构设计，实现了高效的神经网络计算模块。研究于2011年完成。 通过对Sigmoid函数进行分析，构建了一张自变量在[0,4]、函数值在[0.5,1.0]的查找表，并将其与设计的运算模块相连，以此实现Sigmoid函数及其导数的功能。实验结果表明，这种方法能够在保证快速计算的同时减少芯片资源的消耗。
     
  • 用Python绘制Sigmoid、Tanh和ReLU函数图像
    优质
    本教程详细介绍了如何使用Python语言绘制常用的三种激活函数——Sigmoid、Tanh以及ReLU的图像。通过Matplotlib等库的应用，帮助读者直观理解这几种函数的特点与应用场景。 使用Python语言绘制Sigmoid、Tanh和ReLU函数的图像，并实现这些函数的可视化。
     
  • 基于改良Sigmoid函数的变步长LMS算法
    优质
    本文提出了一种基于改进Sigmoid函数的变步长LMS算法，旨在提高自适应滤波器的学习效率和收敛精度。通过理论分析与实验验证相结合的方法，展示了该算法在各种噪声环境下的优越性能。 基于改进的Sigmoid函数的变步长LMS算法是一种优化技术，在传统LMS（Least Mean Squares）算法的基础上进行了改进，通过引入适应环境变化的能力更强的Sigmoid函数来调整学习速率，从而提高了算法在非平稳信号处理中的性能和收敛速度。这种创新方法能够更好地应对复杂多变的数据环境挑战，并且保持了计算效率的优势。
     
  • 基于泰勒级数展开的sigmoid函数硬件实现
    优质
    本文探讨了一种利用泰勒级数展开技术来优化sigmoid函数在硬件中的实现方法，旨在提升计算效率和精度。 本代码主要采用matlab模拟硬件实现sigmoid的原理。具体实现细节可以在我的博文中找到——Sigmoid函数的特性及硬件实现方法（包含matlab代码及讲解）。直接运行test.m文件即可查看运行结果。