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1，Sigmoid函数是啥意思是非线性函数还是线性函数跪求大神讲

是一个函数，具体表达式sigmoid(x)请百度，不好打，是非线性函数。

Sigmoid函数是啥意思是非线性函数还是线性函数跪求大神讲

2，谁能解释下sigmoid函数

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。sigmoid函数是一个良好的阈值函数，连续，光滑，严格单调Sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x).神经元的非线性作用函数.人工神经网络的学习算法-BP算法神经网络的学习是基于一组样

谁能解释下sigmoid函数

3，两个sigmoid函数的差还是sigmoid函数吗图像是 什么样的 问

我们假设样本有P个，输入层有N个神经元，隐含层有K个神经元，输出层有M个神经元的非线性作用函数是Sigmoid函数，即f(x)=1/(1+e-x)。参考资料：
sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x).神经元的非线性作用函数. 人工神经网络的学习算法-bp算法 神经网络的学习是基于一组样本进行的,它包括输入和输出（这里用期望输出表示）,输入和输出有多少个分量就有多少个输入和输出神经元与之对应.最初神经网络

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4，sigmod函数为什么是阶跃函数

（1）对于深度神经网络，中间的隐层的输出必须有一个激活函数。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。这个激活函数不一定是sigmoid，常见的有sigmoid、tanh、relu等。（2）对于二分类问题，输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率（概率的取值范围是0~1）。另外，sigmoid函数单调递增，连续可导，导数形式非常简单，是一个比较合适的函数（3）对于多分类问题，输出层就必须是softmax函数了。softmax函数是sigmoid函数的推广
你好！搜一下：sigmod函数为什么是阶跃函数如有疑问，请追问。

5，谁能解释下sigmoid 函数

Sigmoid函数，即f(x)=1/(1+e-x)。神经元的非线性作用函数。人工神经网络的学习算法-BP算法神经网络的学习是基于一组样本进行的，它包括输入和输出（这里用期望输出表示），输入和输出有多少个分量就有多少个输入和输出神经元与之对应。最初神经网络的权值（Weight）和阈值（Threshold）是任意给定的，学习就是逐渐调整权值和阈值使得网络的实际输出和期望输出一致。我们假设样本有P个，输入层有N个神经元，隐含层有K个神经元，输出层有M个神经元。Xj为输入层神经元j的输入，Hj为隐含层神经元j的输出，Fj为输出层神经元j的实际输出，Rj为输出层神经元j的期望输出，前一层的输出即为后一层的输入。Whji是输入层神经元i与隐含层神经元j之间的连接权值，Thj是隐含神经元j的阈值，Woji是隐含层神经元i与输出层神经元j之间的连接权值，Toj是输出神经元j的阈值。神经元的非线性作用函数是Sigmoid函数，即f(x)=1/(1+e-x)。
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。sigmoid函数是一个良好的阈值函数，连续，光滑，严格单调sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x).神经元的非线性作用函数.人工神经网络的学习算法-bp算法神经网络的学习是基于一组样

6，lr为什么用sigmoid函数这个函数有什么优点和缺点为什么不用其他函

我来尝试回答一下，首先lr满足伯努利分布，而伯努利分布可以转化为指数分布，只要类条件概率满足指数分布的，其后验都可以写成sigmoid函数的形式。这是说lr可以转化为sigmoid。sigmoid优点：实现简单，可以无限求导。而且可以从（负无穷，正无穷）映射到（0，1），符合概率分布缺点：导数形式在（0，0.25），容易出现梯度消失；只能处理二分问题。
（1）将线性输出值压缩到[0, 1],能够得到各个类别的概率输出（2）非线性化sigmoid函数特点：在0附近变化很快，在两端缓慢增大或减小。
为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

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