机器学习中的logistic regression的sigmoid函数如何 ... - 知乎
可以看到在伯努利分布中，b (η)=log (1+exp (η)) 所以canonical link function的反函数就是b' (η)=1/ (1+exp (-η))，也就是：sigmoid！. sigmoid函数特征决定logistic regression和 linear classifier有同样的decision boundary (或者也可以说 logistic regression 是 linear classifier). 不同的是它会输出 ...
用 sigmoid 函数有什么优点和缺点？ - 知乎
Sigmoid 函数的输出值在 0 到 1 之间，又可能会导致梯度爆炸的问题。 总的来说，Sigmoid 函数是一种常用的激活函数，但是也有一些缺点需要注意。 在使用 Sigmoid 函数时，应注意梯度消失和梯度爆炸的问题，并在必要的情况下使用一些技巧来解决这些问题。
逻辑回归为什么用Sigmoid？ - 知乎
Sigmoid 函数的导数可以用其自身的输出来表示，这一性质简化了梯度的计算。 尽管 Sigmoid 函数因其将输出映射到 (0, 1) 区间的特性而被广泛应用于逻辑回归中，但在深度学习中，特别是在隐藏层中，由于其容易导致梯度消失的问题，人们越来越倾向于使用 ReLU ...
为什么sigmoid function可以表示分类问题的probability？ - 知乎
而是由条件概率的定义在一定的假设下推出它是sigmoid 函数。 这个假设就是同方差假设，即给定每个类别时变量的条件分布是高斯的并且方差相同。 对于二分类问题，我们要回答的问题是，已知输入样本x时，它属于类1的条件概率是多少
在神经网络中，激活函数sigmoid和tanh除了阈值取值外有什么不 …
差异点. 首先，提到激活函数，经常会提到是否是以零为中心的，如图所示，我们看出tanh函数是以零为中心的，sigmoid函数则不是，那么是否以零为中心对训练有什么影响呢？. 如果激活函数为sigmoid时（不以零为中心），那么输出的值大于0，那么根据链式法则 ...
为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数，背后的数学原理是什么？
2015年9月4日 · 看了一下，几乎所有的回答都只解释了“为什么 可以用 sigmoid”，而没有解释“为什么 要用 sigmoid”。. 虽然也有回答提到了exponential family中bernoulli的形式，但高票回答基本只说明了sigmoid的各种良好性质。. 若是光从这个角度解释的话，probit也具有相同的性质 ...
Sigmoid 函数 - 知乎
前言对于Softmax函数和Sigmoid函数，我们分为两部分讲解， 第一部分：对于分类任务，第二部分：对于二分类任务（详细讲解）。. 2. 分类任务2.1 Sigmoid函数Sigmoid = 多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出（例如胸部X光检查、住院）。. 构建分类器，解决有多个 ...
二分类问题，应该选择sigmoid还是softmax？ - 知乎
而它和Sigmoid函数真正的区别就在——二项分布包含两个分类类，而两点分布其实是针对一个类别的概率分布，其对应的那个类别的分布直接由1-P得出。. 总结：Sigmoid函数，可以当作是对一个类别的“建模”，将该类别建模完成，另一个相对的类别就直接通过1 ...
Relu激活函数和Sigmoid、Tanh函数对比分析（建议收藏加关注）
2022年9月29日 · 从函数构成来看，当Sigmoid函数的x接近于饱和区（正无穷）时，其函数值无限趋近于1，当Sigmoid函数的x接近于负无穷时，其函数值无限趋近于0。 其导数图像如下所示，可以看到，只有在0的附近，Sigmoid才有0.25不到的导数值，因此经过多层神经网络的梯度值传递 ...
sigmoid函数是谁提出的？ - 知乎
Logistic函数或Logistic曲线是一种常见的S形函数，它是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒在1844或1845年在研究它与人口增长的关系时命名的。. 广义Logistic曲线可以模仿一些情况人口增长（P）的S形曲线。. 起初阶段大致是指数增长；然后随着开始变得饱和，增加变慢；最后 ...