S函数
具有特徵“ S”形曲線或S形曲線的數學函數
此條目可参照外語維基百科相應條目来扩充。 (2017年3月17日) |
S函数(英語:sigmoid function,或稱乙狀函數)是一種函數,因其函數圖像形状像S字母得名。其形狀曲線至少有二個焦點,也叫“二焦點曲線函數”。
一种常见的S函数是逻辑函数:
其级数展开为:
常見的S函數编辑
- 一些代數函數, 例如
所有連續非負的凸形函數的積分都是S函數,因此許多常見概率分布的累积分布函数會是S函數。一個常見的例子是误差函数,它是正态分布的累积分布函数。
参考资料编辑
- Mitchell, Tom M. Machine Learning. WCB–McGraw–Hill. 1997. ISBN 0-07-042807-7.. In particular see "Chapter 4: Artificial Neural Networks" (in particular pp. 96–97) where Mitchell uses the word "logistic function" and the "sigmoid function" synonymously – this function he also calls the "squashing function" – and the sigmoid (aka logistic) function is used to compress the outputs of the "neurons" in multi-layer neural nets.
- Humphrys, Mark. Continuous output, the sigmoid function. [2015-02-01]. (原始内容存档于2015-02-02). Properties of the sigmoid, including how it can shift along axes and how its domain may be transformed.
参见编辑
维基共享资源中相关的多媒体资源:S函数 |