专栏名称: 机器学习研究会

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【学习】神经网络常用激活函数对比：sigmoid VS sofmax（附python源码）

机器学习研究会 · 公众号 · AI · 2017-04-14 21:24

正文

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转自：云栖社区

本文介绍了神经网络中的两种常用激活函数——softmax与sigmoid函数，简单介绍了其基本原理、性质及其使用，并用python进行了实例化演示，在文章的最后总结了两种激活函数的区别。

Softmax函数VS Sigmoid函数
在学习逻辑回归概念时，主要的困惑在于计算概率的函数，由于在逻辑回归模型中会使用计算出的概率来预测目标类别，经常用到的两个函数是Softmax和Sigmoid函数。
从函数水平（帮助预测目标类别）上来看，这两个函数是相同的，但存在许多明显的数学差异，应用在深度学习和其他领域中，发挥了至关重要的作用。
所以在这篇文章中将进一步了解这两个函数及其应用之间的根本区别。

在开始之前，介绍本文的目录：

什么是S型函数？
S形函数的性质
Sigmoi d函数

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