sigmod07_jglee.pdf
时间: 2024-01-17 16:19:33 浏览: 25
重点信息总结如下:
- 有效的轨迹聚类算法对于数据分析任务至关重要。
- Gaffney等人提出了一个模型来解决轨迹聚类问题。
- 该研究得到了IIS0513678/0642771和BDI0515813的基金支持。
- 该研究还得到了韩国政府(MOEHRD)KRF2006214D00129和美国国家科学基金会的支持。
- 现有的轨迹聚类算法存在一些问题,需要进一步改进。
相关问题
matlab sigmod
要在Matlab中绘制Sigmoid函数,你可以使用以下代码:
```
x = linspace(-10.0, 10.0);
sigmoid = 1./(1.0 + exp(-1.0 * x));
plot(x, sigmoid, 'LineWidth', 2);
xlim([-10.0 10.0]);
ylim([-0.5 1.2]);
set(gca, 'XGrid','on'); % X轴的网格
set(gca, 'YGrid','on'); % Y轴的网格
```
这段代码会生成一个在x轴范围为-10到10的图像,显示Sigmoid函数的曲线。函数的表达式为y = 1/(1+exp(-x))。
如果你想要绘制Tanh函数,可以使用以下代码:
```
x = linspace(-10.0, 10.0);
tanh = 2./(1.0 + exp(-2.0 * x)) - 1;
plot(x, tanh, 'LineWidth', 2);
xlim([-10.0 10.0]);
ylim([-2 2]);
set(gca, 'XGrid','on'); % X轴的网格
set(gca, 'YGrid','on'); % Y轴的网格
```
这段代码会生成一个在x轴范围为-10到10的图像,显示Tanh函数的曲线。函数的表达式为y = (2/(1+exp(-2x)) - 1)。
通过使用这些代码,你能够在Matlab中绘制Sigmoid和Tanh函数的图像。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用Matlab绘制Sigmod函数和Tanh函数](https://blog.csdn.net/cassiePython/article/details/69946989)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Matlab绘制Sigmod、Tanh、ReLU](https://blog.csdn.net/Deeachain/article/details/112201917)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
sigmod和softmax
Sigmoid和Softmax是两种常用的激活函数。Sigmoid函数将输入值映射到0和1之间的连续范围内,常用于二分类问题。而Softmax函数将输入值映射到0和1之间的连续范围内,并且保证所有输出值的和为1,常用于多分类问题。
Sigmoid函数的导数可以用于反向传播算法中的梯度计算,而tanh函数的导数可以用于梯度消失问题的缓解。Softmax函数的导数可以用于多分类问题中的梯度计算。
从另一个角度来看,Softmax函数可以被解释为arg max的一种平滑近似。它将arg max操作中的one-hot向量输出进行平滑处理,将最大值对应的1按照输入元素值的大小分配给其他位置。此外,Softmax函数还可以用于产生一个概率分布,使所有的值之和为1,适用于多标签分类问题。
总结来说,Sigmoid函数适用于二分类问题,Softmax函数适用于多分类问题,并且可以用于平滑近似和产生概率分布。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Sigmoid 与 Softmax 的区别](https://blog.csdn.net/HLBoy_happy/article/details/118607636)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Sigmoid函数与Softmax函数的理解](https://blog.csdn.net/qq_41251235/article/details/114887481)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]