sigmoid函式，即f(x)=1/(1+e-x)。神經元的非線性作用函式。（-x是冪數）
人工神經網路的學習演算法-bp演算法
神經網路的學習是基於一組樣本進行的，它包括輸入和輸出（這裡用期望輸出表示），輸入和輸出有多少個分量就有多少個輸入和輸出神經元與之對應。最初神經網路的權值（weight）和閾值（threshold）是任意給定的，學習就是逐漸調整權值和閾值使得網路的實際輸出和期望輸出一致。
我們假設樣本有p個，輸入層有n個神經元，隱含層有k個神經元，輸出層有m個神經元。xj為輸入層神經元j的輸入，hj為隱含層神經元j的輸出，fj為輸出層神經元j的實際輸出，rj為輸出層神經元j的期望輸出，前一層的輸出即為後一層的輸入。whji是輸入層神經元i與隱含層神經元j之間的連線權值，thj是隱含神經元j的閾值，woji是隱含層神經元i與輸出層神經元j之間的連線權值，toj是輸出神經元j的閾值。神經元的非線性作用函式是sigmoid函式，即f(x)=1/(1+e-x)。
S型函式 Sigmoid 函式
sigmoid函式，即f x 1 1 e x 神經元的非線性作用函式。x是冪數 人工神經網路的學習演算法 bp演算法 神經網路的學習是基於一組樣本進行的，它包括輸入和輸出 這裡用期望輸出表示 輸入和輸出有多少個分量就有多少個輸入和輸出神經元與之對應。最初神經網路的權值 weight 和閾值 thre...
sigmoid函式 Sigmoid函式推導
通過logistic曲線就可以知道 sigmoid函式的導數是以它本身為因變數的函式，即f x f f x sigmoid函式是乙個閥值函式，不管x取什麼值，對應的sigmoid函式值總是 0,1 1 證明f x f f x 所以 sigmoid函式的值域 0,1 這與概率值的範圍 0,1 很是巧合...
關於sigmoid函式
sigmoid函式是乙個良好的閾值函式,連續，光滑 嚴格單調 關於 0,0.5 中心對稱 對閾值函式有乙個良好的近似 原函式 f x 1 1 e x 其導數f x f x 1 f x 可以節約計算時間 其中，當你寫 的時候，如果f x 不好寫，你可以寫成f x ex 1 ex的形式，其中ex是pow...