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python - Pythonでロジスティックシグモイド関数を計算するには?
これはロジスティック シグモイド関数です。
×知ってる。PythonでF(x)を計算するにはどうすればよいですか?
x = 0.458 としましょう。
F(x) = ?
python - ロジスティック/シグモイド関数の実装数値精度
ではscipy.special.expit、ロジスティック関数は次のように実装されます。
ただし、単に行う他の言語/フレームワークでの実装を見てきました
scipy バージョンが実際にどの程度の利益をもたらすのか疑問に思っています。
非常に小さいxの場合、結果は 0 に近づきます。exp(-x)オーバーフローしても機能しInfます。
c# - MathNet 行列によるスカラーのレイズ
MathNumerics Linear Algebra ライブラリを使用して、.net にロジスティック回帰を実装しようとしています。次の方程式を実装する必要がありますが、e を行列で増やす方法がわかりません。
1.0 ./ (1.0 + E .^ (-1 .* Z))
ここで、Z は行列、E は数学定数 e です。
したがって、問題のあるコードのセクションは E .^ Z です。
perceptron - シグモイド活性化 MLP の重み学習ルールにデルタ成分が表示されない
概念の基本的な証明として、入力 x、バイアス b、出力 y、S サンプル、重み v、および t 教師信号で K クラスを分類するネットワークで、一致するサンプルが k クラスの下にある場合、t(k) は 1 に等しくなります。
x_(is) が s_(th) サンプルの i_(th) 入力フィーチャを表すとします。v_(ks) は、s_(th) サンプル内のすべての入力から k_(th) 出力への接続の重みを保持するベクトルを表します。t_(s) は、s_(th) サンプルの教師信号を表します。
上記の変数を拡張して複数のサンプルを考慮する場合、変数 z_(k)、アクティベーション関数 f(.) を宣言し、corss エントロピーをコスト関数として使用しながら、以下の変更を適用する必要があります 。
通常、学習ルールでは、デルタ ( t_(k) - y_(k) ) が常に含まれますが、なぜデルタがこの式に表示されないのですか? 何か見逃したことがありますか、または表示されるデルタ ルールは必須ではありませんか?
python - Pythonで小さな数字を正確に加算する方法
次の機能を使用する必要があるいくつかの実験を実行しています。
この関数は から0.0までの数値を返します1.0( https://en.wikipedia.org/wiki/Sigmoid_functionを参照)。input に小さな値を指定するxと、結果は期待どおりになります。
ただし、x が大きくなると、関数は常に 1.0 を返します。
これは、潜在的に非常に小さい数 ( ) で 1.0 を加算する関数の一部に関係していると思われます1.0 + math.exp(-x)。例えば
Python がこのようなエラーを起こさないようにするにはどうすればよいですか? オーバーフロー（またはアンダーフロー??）の問題だと思います。任意のヒント？前もって感謝します。
vb.net - vbのシグモイド関数
誰でも vb.net で単純なシグモイド関数をコーディングできますか? 試してみましたが、うまくいかないと思います。誰かが改善や修正を提案できれば、とてもうれしいです。ありがとう！