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(2.7182818228,x)的形式，即e的x次冪
【曾經我有乙個困惑的問題，就是sigmoid函式不會把每個值都對映為很大的數，然後全判定為1嗎？】
後來，我明白了，是因為雖然「第一次」全判定為1，但是由於我有error為result-h，所以會導致我的錯判值非常大，在下一次的迭代中，就會漸漸改小某個theta值，所以在迭代次數久了之後，便會成為有正有負值，繼而達到sigmoid的函式效果
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...
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...
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