sigmoid

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    シグモイド関数

    function g = sigmoid(z) g = zeros(size(z)); data = load('ex2data1.txt'); y = data(:, 3); theta = [0;1;2]; m = length(y); one = ones(m,1); X1 = data(:, [1, 2]); X = [one X1]; zz = theta' *
    matlab machine-learning sigmoid 2017-08-12

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    シグモイド関数とシグモイド関数の派生ANN

    私はチュートリアルからANNを作っています。チュートリアルでは、シグモイドとdsigmoidは、以下の通りである：1を使用する場合 dsigmoid(x) = sech(x)*sech(x) ： sigmoid(x) = tanh(x) dsigmoid(x) = 1-x*x しかし、定義により、dsignmoidは、このように、それは（http://www.derivative-ca
    math machine-learning artificial-intelligence derivative sigmoid 2017-05-10

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    クラシファイアニューラルネットワークの最後のレイヤーは、シグモイドとソフトマックスの両方を使用していますか？

    分類子ネットワークの非表示レイヤーは、非線形性を導入してデータを正規化するためにシグモイドまたは別のアクティベーション関数を使用しますが、最後のレイヤーではsoftmaxと組み合わせてシグモイドを使用しますか？ 私はそれが重要ではなく、ネットワークはどちらの方法でも訓練されると感じていますが、softmaxレイヤーだけを使用する必要がありますか？またはシグモイド関数を最初に適用する必要がありますか
    neural-network classification softmax sigmoid 2017-10-06

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    出力が（0,1）

    の場合、バックプロパゲーションの出力が1に収束する必要があります。私は現在、グレースケール（0-150）の画像（120x128）を取るために作成したANNを理解しようとしています。その人物が男性か女性かにかかわらず。それはほとんどの部分で機能します。私は出力（男性= 1、女性= 0）がブールの問題のようにこれを扱っています。私はANNに男性または女性を正しく識別させることができます。しかし、私が男
    neural-network backpropagation sigmoid 2017-03-23

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    ソフトマックスでのバイナリ分類

    バイナリクラシファイドで約98％の精度が得られるシグモイド活性化関数を使ってバイナリクラシファイアをトレーニングしています。 categorical_crossentropyでsoftmaxを使用してトレーニングした場合と同じは、精度が非常に低い（< 40％）。 binary_crossentropyのターゲットを0と1のリストとして渡しています。 [0,1,1,1,0]。 これはなぜ起こっている
    binary classification keras softmax sigmoid 2017-08-21

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    シグモイド活性化を伴うニューラルネットワークはすべて1を生成する

    私は畳み込みニューラルネットワークをPythonで実装しようとしています。アーキテクチャは以下の通りです： INPUT->[Convolution->Sigmoid->Pooling]->[Convolution->Sigmoid->Pooling]->Fully Connected Layer-> Hidden Layer->Ouput。 入力形状：畳み込みレイヤ1のために28 * 28 フィル
    python neural-network conv-neural-network sigmoid 2017-12-02

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    NNの0,0,0のバイナリフィーチャは常に0.5を返します

    バイナリフィーチャ（0,1）を持つ3つのカラムがあるとします。 この行に重みを割り当て、シグモイド関数を活性化、私は常に0.5を受け取りますと、アレイので：データセットの1つの行がラベルで0,0,0 0 私が直面しています問題があるあります任意の重量の0の製品を0とします。 この問題を解決するにはどうすればよいですか？
    neural-network propagation sigmoid 2017-07-11

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    シグモイドは、ベクトルまたは行列

    次のコードを g =1./(1+e.^-(z) オクターブプログラミング言語で書かれているこれは、シグモイド関数を計算し、スカラー、ベクトルまたは行列をとることができます。例えば ためにIは、z = 0の場合、結果はなり関数シグモイド（Z）に上記置く場合：ベクトルを渡すと result=sigmoid(0) 結果がスカラ（0.5） になると言うZ = [0.2、0.4、0.1]、それは結果
    python-3.x math sigmoid 2017-03-02

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    ケラスのシグモイド層

    15000から25000までの値の一覧があります。私はそれらを2つのカテゴリーに分けなければなりません。つまり、（約）20000がカテゴリー1に、残りがカテゴリー2になります。私は、シグモイド活性化がこのために働くはずであることを理解しました。私はそのためkerasで以下の層を使用しています： モデル=シーケンシャル（） model.add(Dense(1 , input_dim =1)) mo
    python machine-learning neural-network keras sigmoid 2017-08-01
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