下列哪一项是sigmoid激活函数主要特点 A:非对称结构 B:输出全为负值 C:输出全为正值 D:输出值全部大于1
时间: 2023-01-31 17:22:33 浏览: 87
答案是 A: 非对称结构。
Sigmoid 激活函数是一种常用的神经网络激活函数,它的输出值在 0 到 1 之间。它的主要特点之一是具有非对称结构,即输入值很大或很小时,输出值接近于 0 或 1,而输入值在 0 附近时,输出值接近于 0.5。这种特性使得 sigmoid 激活函数在分类问题中很常用。
另外,sigmoid 激活函数的输出值不全为负值或正值,而是在 0 到 1 之间。也不是全部大于 1。
相关问题
使用的是sigmoid函数定义网络,假定神经网络的输出是最后一层中激活程度最高的神经
sigmoid函数是一种常用的非线性激活函数,通常应用于深度学习中。使用sigmoid函数定义的神经网络,其输出可以通过最后一层中激活程度最高的神经元来表示。
在神经网络中,每个神经元都会接收来自上一层的输入,并在使用激活函数之后,将输出传递到下一层。其中,sigmoid函数在神经元的输出中很常见。这个函数的输出值在0和1之间,因此可以用来表示一个概率值,代表一个事件发生的可能性。
最后一层中激活程度最高的神经元,可以看做是对输出概率的最大化。这个神经元的输出值越接近1,代表该神经元最可能是需要的输出结果。因此,可以通过比较最后一层中所有神经元的输出值,找到概率最大的那个神经元,作为神经网络的输出结果。
总之,使用sigmoid函数定义的神经网络可以通过比较最后一层的输出神经元,确定输出结果的概率最大的那一个来表示神经网络的输出,这又被称为“最大输出概率”。
绘制5种常见激活函数的图:Sigmoid 激活函数、tanh 激活函数、ReLU 激活函数、Leaky ReLU激活函数、ELU激活函数使用python实现
以下是使用Python绘制5种常见激活函数的图的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Sigmoid 激活函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# tanh 激活函数
def tanh(x):
return np.tanh(x)
# ReLU 激活函数
def relu(x):
return np.maximum(0, x)
# Leaky ReLU 激活函数
def leaky_relu(x, alpha=0.01):
return np.maximum(alpha * x, x)
# ELU 激活函数
def elu(x, alpha=1.0):
return np.where(x > 0, x, alpha * (np.exp(x) - 1))
# 生成 x 值
x = np.linspace(-10, 10, 100)
# 绘制激活函数图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, sigmoid(x), label='Sigmoid')
plt.plot(x, tanh(x), label='tanh')
plt.plot(x, relu(x), label='ReLU')
plt.plot(x, leaky_relu(x), label='Leaky ReLU')
plt.plot(x, elu(x), label='ELU')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Activation')
plt.title('Activation Functions')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
```
希望这个代码可以帮助你绘制出Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU和ELU激活函数的图像。
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