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01-06.4335.逻辑斯谛分布中的sigmoid函数来源于最大熵原理，通过拉格朗日乘数法（寻找变量受一个或多个条件限制的多元函数极值的方法）求偏导得出。.论文Theequivalenceoflogisticregressionandmaximumentropymodels中有详细推导过程。.浅谈sigmoid函数和...
个人感觉，把求偏导，sigmoid函数之类的数学基础准备一下即可。其他部分，如有不懂的地方，比如SGD，minibatchepoch之类的概念，网上查一下即可，应该问题不大。-----有朋友留言，希望提供更为详细的信息。
除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid,可以用tanh或者relu之类的激活函数.1.sigmoid函数在-4到4的区间里，才有较大的梯度。之外的区间，梯度接近0，很容易造成梯度消失问题。2.输入0均值，sigmoid函数的输出不是0均值的。
pythonsigmoid函数属于哪个库.#热议#成年人的抑郁是否大多因为没钱？.你对这个回答的评价是？.Sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x).神经元的非线性作用函数.人工神经网络的学习算法-BP算法神经网络的学习是基于一组样本进行的,它包括输入和输出（这里用期望输出表示...
3.用Relu去估计非线型函数时收敛更快。AlexNet论文里说大概比sigmoid快6倍。4.有个缺点是Relu输出为0后，梯度没发反向传递，这个Relu就死掉了。在作参数（weight，bias）初始化时，不要把太多Relu弄死掉。所以后面有leakRelu之类。SofaSofa数据科学社区
激活函数（又叫激励函数，后面就全部统称为激活函数）是模型整个结构中的非线性扭曲力，神经网络的每层都会有一个激活函数。那他到底是什么，有什么作用？都有哪些常见的激活函数呢？深度学习的基本原理就是基于人
01-06.4335.逻辑斯谛分布中的sigmoid函数来源于最大熵原理，通过拉格朗日乘数法（寻找变量受一个或多个条件限制的多元函数极值的方法）求偏导得出。.论文Theequivalenceoflogisticregressionandmaximumentropymodels中有详细推导过程。.浅谈sigmoid函数和...
个人感觉，把求偏导，sigmoid函数之类的数学基础准备一下即可。其他部分，如有不懂的地方，比如SGD，minibatchepoch之类的概念，网上查一下即可，应该问题不大。-----有朋友留言，希望提供更为详细的信息。
除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid,可以用tanh或者relu之类的激活函数.1.sigmoid函数在-4到4的区间里，才有较大的梯度。之外的区间，梯度接近0，很容易造成梯度消失问题。2.输入0均值，sigmoid函数的输出不是0均值的。
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3.用Relu去估计非线型函数时收敛更快。AlexNet论文里说大概比sigmoid快6倍。4.有个缺点是Relu输出为0后，梯度没发反向传递，这个Relu就死掉了。在作参数（weight，bias）初始化时，不要把太多Relu弄死掉。所以后面有leakRelu之类。SofaSofa数据科学社区
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