sigmoid怎么读

1、Sigmoid读法如下：Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型的函数，也称为S形生长曲线。

2、可乐的读音：英[kl]，美[kol]。n.可乐；可乐果树。abbr.（COLA）生活费用调节。复数：colas。原形：colon。

3、由于激活函数的存在，在求偏导的时候，也要把它算进去，激活函数，一般用 sigmoid，也可以用 Relu 等。激活函数的求导其实也非常简单： 求导： f(x)=f(x)*[1-f(x)] 这个方面，有时间可以翻看一下高数，如果没时间，直接记住就行了。

常用激活函数比较

1、尽管存在两个问题，但是Relu仍是目前最常用的激活函数。数学表达式：Leaky Relu激活函数就是针对Relu的Dead Relu Problem提出的。负半轴是 而不是0， 通常是一个很小的数。

2、常见激活函数及其导数：【注】Sigmoid 型函数是指一类 S 型曲线函数，为两端饱和函数。常用的 Sigmoid 型函数有Logistic函数和Tanh函数。

3、常见的激活函数：sigmoid，tanh，relu。sigmoid sigmoid是平滑（smoothened）的阶梯函数（step function），可导（differentiable）。sigmoid可以将任何值转换为0~1概率，用于二分类。细节可以 参考 。

激活函数的选择

1、tanh(x) 型函数是在Sigmoid型函数基础上为解决均值问题提出的激活函数：tang(x) = 2S(2x)-1。

2、有哪些激活函数可以选择呢？Relu，Rectified linear unit，x 大于 0 时，函数值为 x，导数恒为 1，这样在深层网络中使用 relu 激活函数就不会导致梯度消失和爆炸的问题，并且计算速度快。

3、其实很简单，比我们前面提到的所有激活函数都简单，表达式为：也就是说大于等于0则不变，小于0则激活后为0。

4、常见的激活函数：sigmoid，tanh，relu。sigmoid sigmoid是平滑（smoothened）的阶梯函数（step function），可导（differentiable）。sigmoid可以将任何值转换为0~1概率，用于二分类。细节可以 参考 。

5、BP网络要求激活函数处处可微，因此一般选S型函数（Sigmoid），常见的为对数S型函数（logsig）和正切S型函数（tansig）。

6、也叫 Logistic 函数，用于隐层神经元输出 取值范围为(0，1) 它可以将一个实数映射到(0，1)的区间，可以用来做二分类。 在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。

激活函数总结

1、该激活函数可以在移动端设备使用float16/int8低精度的时候也能良好工作。如果对 ReLU 的激活范围不加限制，激活值非常大，则低精度的float16/int8无法很好地精确描述如此大范围的数值，带来精度损失。缺点：与ReLU缺点类似。

2、当一个神经元以概率 keep_prob 为标准决定是否被激活，如果被激活，那么该神经元的输出将被放大到原来的 1/keep_prob 倍；如果不被激活，则神经元的输出为0。默认情况下，每个神经元是否被激活是相互独立的。

3、）如果使用sigmoid激活函数，则交叉熵损失函数一般肯定比均方差损失函数好；2）如果是DNN用于分类，则一般在输出层使用softmax激活函数和对数似然损失函数；3）ReLU激活函数对梯度消失问题有一定程度的解决，尤其是在CNN模型中。

4、总结一下人工神经网络需要非线性激活函数的原因：1，逼近复杂函数；2，将神经元的输出压缩进特定边界。

5、上面用到的激活函数为 sigmoid 函数，黄色曲线为 Sigmoid 的导数，它的值域在 0 到 1/4 之间：同时一般情况下神经网络在权重初始化时，会按照高斯分布，平均值为0标准差为1这样进行初始化，所以权重矩阵也是小于1的。