sigmoid专题

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式 FesianXu 20240825 at Wechat Search Team 前言 CLIP中的infoNCE损失是一种对比性损失，在SigLIP这个工作中，作者提出采用非对比性的sigmoid损失，能够更高效地进行图文预训练，本文进行介绍。如有谬误请见谅并联系指出，本文遵守CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请联系作者并注

理解Sigmoid激活函数原理和实现

Sigmoid 激活函数是一种广泛应用于机器学习和深度学习中的非线性函数，特别是在二分类问题中。它的作用是将一个实数值映射到(0, 1)区间，使得输出可以被解释为概率值，这在处理二分类问题时非常有用。 Sigmoid 函数的定义 Sigmoid 函数的数学表达式为： σ ( x ) = 1 ( 1 + e − x ) σ(x)= \frac{1}{(1+e^{-x})} σ(x)=(1+e−

深度学习-激活函数：饱和激活函数【Sigmoid、tanh】、非饱和激活函数【ReLU、Leaky ReLU、RReLU、PReLU、ELU、Maxout】

深度学习-激活函数：饱和激活函数【Sigmoid、tanh】、非饱和激活函数【ReLU、Leaky ReLU、RReLU、PReLU、ELU、Maxout】一、激活函数的定义：二、激活函数的用途1、无激活函数的神经网络2、带激活函数的神经网络三、饱和激活函数与非饱和激活函数1、饱和激活函数2、非饱和激活函数四、激活函数的种类1、Sigmoid函数2、TanH函数3、ReLU(Recti

Caffe Prototxt 激活层系列：Sigmoid Layer

Sigmoid Layer 是DL中非线性激活的一种，在深层CNN中，中间层用得比较少，容易造成梯度消失（当然不是绝对不用）；在GAN或一些网络的输出层常用到首先我们先看一下 SigmoidParameter message SigmoidParameter {enum Engine {DEFAULT = 0;CAFFE = 1;CUDNN = 2;}optional Engine engi

torchvision笔记 torchvision.ops.sigmoid_focal_loss

理论部分：机器学习笔记：focal loss-CSDN博客 torchvision.ops.sigmoid_focal_loss(inputs: Tensor, targets: Tensor, alpha: float = 0.25, gamma: float = 2, reduction: str = 'none') inputs每个样本的预测值targets 与 inputs 形状相同

matlab画sigmoid函数和其一阶倒数

最近在做神经网络CNN的仿真，发现matlab中竟然没有直接对激活函数sigmoid的实现，其实也是非常简单，但是由于matlab不是很常用，于是乎就有了这个，我估计很多网友都会遇到，写这个是为了方便大家吧。 x=-10:2:10;y=1./(1+exp(-x));plot(x,y); 一定要用点除‘./’,因为是矩阵运算，所以要把纬度保持一致。运行结果如下：该sigmoi

ReLU Sigmoid and Tanh（2）

Sigmoid 它能够把输入的连续实值“压缩”到0和1之间。如果是非常大的负数，那么输出就是0;如果是非常大的正数，输出就是1. 缺点：当输入非常大或者非常小的时候，这些神经元的梯度是接近于0的，从图中可以看出梯度的趋势。所以，需要尤其注意参数的初始值来尽量避免saturation的情况。如果你的初始值很大的话，大部分神经元可能都会处在saturation的状态而把gradientkill

ReLU Sigmoid and Tanh

ReLU 激活函数： ReLu使得网络可以自行引入稀疏性，在没做预训练情况下，以ReLu为激活的网络性能优于其它激活函数。数学表达式： y=max(0,x) Sigmoid 激活函数： sigmoid 激活函数在神经网络学习方面，可以将重点特征推向中央区，将非重点特征推向两侧区。数学表达式（正切函数）： y=(1+exp(−x))−1 导数：f(z)' = f(z)(1

关于sigmoid与binary_crossentropy，以及softmax与categorical_crossentropy的关系，以及各损失函数的定义。

1，用sigmoid作为激活函数，为什么往往损失函数选用binary_crossentropy 参考地址:https://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/51741471 2,softmax与categorical_crossentropy的关系，以及sigmoid与bianry_crossentropy的关系。参考地址:https://www.

整理Sigmoid~Dice常见激活函数，从原理到实现

本文首发于我的个人博客：激活函数：https://fuhailin.github.io/activation-functions/ 并同步于我的公众号：赵大寳Note（ID：StateOfTheArt），回复关键词【激活函数】下载全部代码。激活函数之性质 1. 非线性：即导数不是常数。保证多层网络不退化成单层线性网络。这也是激活函数的意义所在。 2. 可微性：保证了在优化中梯度的可计算性

Softmax和Sigmoid

Softmax和Sigmoid函数在机器学习和深度学习中都扮演着重要的角色，但它们在功能和应用上存在一些关键的区别。功能和应用领域： Softmax函数：主要用于多分类问题。它将一组实数（通常是神经网络的输出）转换为一组概率分布，这些概率表示输入数据属于各个类别的可能性。因此，在机器学习和深度学习中，Softmax函数常用于多分类任务的输出层，如图像分类、文本分类等。 Sigmoid函数：主

[机器学习] softmax,sigmoid,relu,tanh激活函数

参考： https://blog.csdn.net/weixin_43483381/article/details/105232610 参考：https://blog.csdn.net/zhuiyuanzhongjia/article/details/80576779 参考： https://www.sohu.com/a/452666201_809317 softmax 与 sigmoid 结

15_岭回归-Ridge、岭回归API、线性回归和岭回归的对别；逻辑回归、sigmoid函数、逻辑回归公式、损失函数、逻辑回归API、逻辑回归案例、逻辑回归的优缺点、逻辑回归 VS 线性回归等

1、岭回归岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。 1.1 Ridge线性回归sklearn API sklearn.linear_model.Ridge class sklearn.linear_model

sigmoid函数温习【函数曲线可视化与导函数曲线可视化】

今天晚上遇到一个问题就是sigmoid函数，我只记得sigmoid函数的原始函数曲线是什么样子的，但是导函数是什么样子我还真的是不记得了，恰巧就被问到了这个问题，还顺便问了一下导函数的取值范围是多少，如果当时有纸和笔的话我倒是可是现场算一算的，但是当时是在阳台上没有办法去算，尴尬...... 结束了这一次的尴尬之后，回到工位上抓紧温习一下，先绘制一下sig

Sigmoid Belief Net

概率生成模型（generative model）的目标就是要最大化输入数据x的概率p(x)，信念网络是图理论与概率论结合，信念网（Belief Nets）需要解决两个问题： 1. 推理（inference），推导未观察变量的状态。 2. 学习（learning），调整权值使得观察变量生成的概率最大。早期的图模型是人工定义图结构（各节点之间的关系）和各变量之间的条件概率。对于随机生成神经网来

$【机器学习300问】65、为什么Sigmoid和Tanh激活函数会导致梯度消失？$

【机器学习300问】65、为什么Sigmoid和Tanh激活函数会导致梯度消失？

一、梯度消失现象当神经网络的输入值较大或较小时，其导数（梯度）都会接近于0。在反向传播过程中，这些微小的梯度经过多层网络逐层传递时，会不断被乘以权重矩阵（权重通常小于1），进一步导致梯度值缩小，直至几乎消失。这种现象称为“梯度消失”，它会使深度神经网络的学习过程变得极其缓慢，甚至无法有效训练深层网络。二、Sigmoid激活函数 Sigmoid函数的公式为。

sigmoid、 tanh、 tanh、 tanh比较

由上篇文章，我们知道逻辑回归是怎么过渡到神经网络的了总的来说就一句话——多个逻辑回归模型，前后堆积形成了神经网络！我引用吴恩达中的一张图，稍微的回顾以下这个过程对于这张图，它的过程是这样的：输入1个样本（含3个特征），分别到4个逻辑回归中（中间那一列的4个圈圈）对于样本的输入，逻辑回归模型分别通过y = wx + b后将y值通过Sigmoid函数映射到01区间内，那么这里就有4个输

python绘制激活函数（sigmoid, Tanh, ReLU, Softmax)

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# matplotlib的负数显示设置 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 显示负数# 输出高清图像%config InlineBackend.figure_format = 'retina'%matplotlib inline#

为什么交叉熵损失可以提高具有sigmoid和softmax输出的模型的性能，而使用均方误差损失则会存在很多问题

yolo模型中神经节点Mul与Sigmoid 和 Conv、Concat、Add、Resize、Reshape、Transpose、Split

yolo模型中神经节点Mul与Sigmoid 和 Conv、Concat、Add、Resize、Reshape、Transpose、Split 在YOLO（You Only Look Once）模型中，具体作用和用途的解释：

Tensorflow2.0笔记 - 常见激活函数sigmoid，tanh和relu

本笔记主要记录常见的三个激活函数sigmoid，tanh和relu，关于激活函数详细的描述，可以参考这里：详解激活函数（Sigmoid/Tanh/ReLU/Leaky ReLu等） - 知乎 import tensorflow as tfimport numpy as nptf.__version__#详细的激活函数参考资料#https://zhuanla

softmax和sigmoid的区别

sigmoid 公式： s i g m o i d ( x ) = 1 1 + e − x sigmoid(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} sigmoid(x)=1+e−x1 函数曲线如下：导数公式： f ( x ) ′ = e − x ( 1 + e − x ) 2 = f ( x ) ( 1 − f ( x ) ) f(x)\prime = \frac{

逻辑斯蒂回归用sigmoid函数的原因？

sigmoid函数的数学公式 sigmoid函数的因变量x取值范围是-∞到+∞，(-∞，+∞)，但是sigmoid函数的值域是(0, 1)。不管x取什么值其对应的sigmoid函数值一定会落到(0,1)范围内~~~ 漂亮的logistic 曲线 sigmoid函数对应的图形就是logistic曲线，logistic曲线对应的函数就是sigmoid函数。

Sigmoid型函数梯度消失、“死亡”ReLUs 和 RNNs梯度爆炸问题

Sigmoid型函数的梯度消失问题基础知识 s i g m o i d sigmoid sigmoid 是一种函数类型，具有函数图形为S型曲线，单增，反函数也单增，而且输出值范围为（0,1）等特点，但其一般被默认为是 l o g i s t i c logistic logistic 函数： S ( x ) = 1 1 + exp ⁡ ( − x ) S(x) = \frac{1}{1

神经网络之激活函数(sigmoid、tanh、ReLU)

神经网络之激活函数(Activation Function) 补充：不同激活函数(activation function)的神经网络的表达能力是否一致？激活函数理论分析对比转载：http://blog.csdn.net/cyh_24 ：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50593400 日常 coding 中，我们会很自然

激活函数-Sigmoid,Tanh,ReLu,softplus,softmax

PS:在学习深度学习的搭建时，用到不同的激活函数，因此查阅了这些函数，转自：http://blog.csdn.net/qrlhl/article/details/60883604#t2，对其中我认为有误的地方进行了一点修正。不管是传统的神经网络模型还是时下热门的深度学习，我们都可以在其中看到激活函数的影子。所谓激活函数，就是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出