一种有趣的方法求sigmoid导数

<br /><br />一次有趣的求导计算<br />In (x)=y<br /> <br />Go<br />x=e^y<br /> <br />Go  （分别对x求导得到）<br />1=D(y)*e^y<br /> <br />Go<br />1=D(y)*x<br /> <br />Go<br />D(y)=1/x<br /> <br /> <br />这次导数计算过程依赖于e^x的导数计算。

sigmoid的导数 = sigmoid * (1 - sigmoid)

Sigmoid函数求导 标签（空格分隔）： ML   sigmoid函数是神经网络中常用的激活函数之一，其定义为 σ(x)=11+e−x\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}σ(x)=1+e−x1​ 该函数的定义域为(−∞,+∞)(-\infty,+\infty)(−∞,+∞),值域为(0,1)(0,1)(0,1)   sigmoid函数的导函数具有以下形式 σ′(x)=σ(x)[1−σ(x)]\sigma'(x) = \sigma(x)[1-\sigma(x)]σ′(x)=σ(

这个结果不仅提供了计算梯度的简洁公式，还具有直观的意义：Sigmoid 函数的导数在输出值接近 0 或 1 时会变得非常小，从而可能导致梯度消失问题，这也是在训练深层网络时需要考虑的一个问题。要计算 Sigmoid 函数的导数，首先需要对其进行微分。Sigmoid 函数的导数可以用来计算反向传播中的梯度。是一种常用的激活函数，特别是在二分类任务中。

1sigmoid函数 1 从指数函数到sigmoid 2 对数函数与sigmoid 2sigmoid函数求导 3神经网络损失函数求导 1、sigmoid函数​ sigmoid函数，也就是s型曲线函数，如下： 函数：f(z)=11+e−z 函数：f(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} 导数：f′(z)=f(z)(1−f(z)) 导数：f'(z)=f(z)(1-f(z)) ​ 上面是我

Sigmoid 函数的公式如下： σ(x)=11+e−x \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} σ(x)=1+e−x1​ 求导过程如下，使用链式法则之前，先一步一步查看从 xxx 到 σ(x)\sigma(x)σ(x)的过程： F:x→−x→e−x→1+e−x→(1+e−x)−1F : x\rightarrow-x \rightarrow e^{-x} \rightar...

Sigmoid函数求导详细推导过程

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sigmoid函数的导数是f′(x)=f(x)(1−f(x))​f ^ { \prime } ( x ) =f ( x ) ( 1 - f ( x ) ) ​f′(x)=f(x)(1−f(x))​ 推导过程如下： 1.先将f(x)稍微变形 f(x)=11+e−x=exex+1=1−(ex+1)−1​f ( x ) = \frac { 1 } { 1 + e ^ { - x } }=\frac { ...

sigmoid函数： g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z)); sigmoid函数的导数： g=sigmoid(z).*(1-sigmoid(z));