以下關(guān)于sigmoid函數(shù)的優(yōu)點說法錯誤的是?

1、多元邏輯回歸可以用于橫斷面研究。在做多元邏輯回歸進行分類問題時，經(jīng)常需要將某一個分類轉(zhuǎn)化成vector，或者反過來的操作。邏輯回歸是一種廣義的線性回歸分析模型，常用于數(shù)據(jù)挖掘，疾病自動診斷，經(jīng)濟預(yù)測等領(lǐng)域。

專注于為中小企業(yè)提供成都網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站服務(wù),電腦端+手機端+微信端的三站合一,更高效的管理,為中小企業(yè)全南免費做網(wǎng)站提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。我們立足成都，凝聚了一批互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才，有力地推動了上千余家企業(yè)的穩(wěn)健成長，幫助中小企業(yè)通過網(wǎng)站建設(shè)實現(xiàn)規(guī)模擴充和轉(zhuǎn)變。

2、優(yōu)點：從圖片上 （1）可以看到sigmoid函數(shù)處處連續(xù) -便于求導(dǎo)；（2）可以將函數(shù)值的范圍壓縮到[0，1]-可以壓縮數(shù)據(jù)，且幅度不變。

3、在機器學(xué)習(xí)中。用于估計某種事物的可能性，或評價某種項目的風(fēng)險，或判斷某種可行性的決策分析方法的時候，可以用邏輯回歸或者決策樹。

4、不是類別變量。根據(jù)查詢相關(guān)資料信息這是一道選擇題，A正確、B錯誤，正確答案是B錯誤。

dl工具箱中的nntrain中的loss怎么理解

默認loss是nnunet/training/loss_functions/dice_loss.py中的DC_and_CE_loss，一種不太便于維護的方法就是，直接修改這個Loss的源碼，在準備接下來的實驗中都使用同一個Loss時可以這么搞。

這種情況通常表明您的模型出現(xiàn)了過擬合（overfitting），即在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在未見過的驗證數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。

這里的Loss損失函數(shù)，可以是均方誤差，自定義函數(shù)或者交叉熵。train_step在后面調(diào)用sess.run()會話計算時，會喂入輸入數(shù)據(jù)。

一文讀懂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含了一個由卷積層和子采樣層構(gòu)成的特征抽取器。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層中，一個神經(jīng)元只與部分鄰層神經(jīng)元連接。

2、卷積層負責(zé)提取圖像中的局部特征；池化層用來大幅降低參數(shù)量級(降維)；全連接層類似傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分，用來輸出想要的結(jié)果。

3、在GNN中，函數(shù) 不需要滿足特定的約束，直接使用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對于函數(shù) ，則需要著重考慮，因為 需要滿足壓縮映射的條件，而且與不動點計算相關(guān)。

4、入門|一文簡述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本文簡要介紹了什么是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其運行原理，并給出了一個RNN實現(xiàn)示例。什么是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)... 入門| 一文簡述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本文簡要介紹了什么是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其運行原理，并給出了一個 RNN 實現(xiàn)示例。

5、很喜歡 最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 一文對算法原理的解釋，語言活潑，案例簡單，由淺入深。

6、圖 1 所示是一個簡單的三層（兩個隱藏層，一個輸出層）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，假設(shè)我們使用這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決二分類問題，我們給這個網(wǎng)絡(luò)一個輸入樣本 ，通過前向運算得到輸出 。

sigmoid函數(shù)、tanh函數(shù)和relu函數(shù)對比

relu函數(shù)的導(dǎo)數(shù)計算更快，程序?qū)崿F(xiàn)就是一個if-else語句；而sigmoid函數(shù)要進行浮點四則運算，涉及到除法；relu的缺點：在訓(xùn)練的時候，ReLU單元比較脆弱并且可能“死掉”。

也稱為雙切正切函數(shù) 取值范圍為[-1，1]。 tanh在特征相差明顯時的效果會很好，在循環(huán)過程中會不斷擴大特征效果。

Tanh 函數(shù)能夠?qū)?∈ 的輸入“壓縮”到[1，1]區(qū)間，tanh 激活函數(shù)可通過Sigmoid 函數(shù)縮放平移后實現(xiàn)。使用tensorflow實現(xiàn) 它具有單側(cè)抑制、相對寬松的興奮邊界等特性。

用matlab擬合Sigmoid函數(shù)

打開Matlab，在命令行窗口輸入需要擬合數(shù)據(jù)。在命令行窗口輸入“cftool”打開曲線擬合工具。

“net=need”這條指令看起來是個兩層隱藏層的網(wǎng)絡(luò) 試試改為net=newff(minmax(p)，[10，10，1]，{‘logsig’，’logsig’，’purelin’}，’trainlm’)；注意其中的半角符號，手機打字，見諒。

在Matlab中進行數(shù)據(jù)擬合，可以使用 fit 函數(shù)。該函數(shù)可以用來生成擬合模型，對數(shù)據(jù)進行擬合，并返回擬合模型對象。

方法/步驟 運行Matlab軟件。在工作空間中存入變量的實驗數(shù)據(jù)。

word2vec是如何得到詞向量的

)兩個詞的相似度正比于對應(yīng)詞向量的乘積。即：sim(v1，v2)=v1v2sim(v1，v2)=v1v2。即點乘原則；2)多個詞v1vnv1vn組成的一個上下文用CC來表示，其中C=∑ni=1viC=∑i=1nvi。

將one-hot向量轉(zhuǎn)換成低維詞向量的這一層（雖然大家都不稱之為一層，但在我看來就是一層），因為word2vec的輸入是one-hot。

double[] array = vec.getWordVector(string)；array是這個詞的向量。首先在創(chuàng)建vec的時候要保證.minWordFrequency(1)，否則有些詞你是得不到向量的，這個方法是設(shè)置詞的最小使用頻率。

回到基于Hierarchical Softmax的word2vec本身，我們的目標(biāo)就是找到合適的所有節(jié)點的詞向量和所有內(nèi)部節(jié)點 θ ， 使訓(xùn)練樣本達到最大似然。

網(wǎng)站題目：c語言sigmoid函數(shù) c語言 mid函數(shù)
轉(zhuǎn)載來于：http://chinadenli.net/article34/diosipe.html

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