可視化理解Sigmoid和Softmax函數(shù)導(dǎo)數(shù)

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視頻內(nèi)容簡介：

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????Sigmoid 和 Softmax 函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中很常見。如果對它們的導(dǎo)數(shù)能有更清楚的理解，就能更好地幫助我們理解在反向回傳過程中，梯度是如何回傳的。Sigmoid 函數(shù)的導(dǎo)數(shù)從其數(shù)學(xué)式子上很容易看出來，而 Softmax 函數(shù)的導(dǎo)數(shù)則可以看作是 Sigmoid 的擴(kuò)展，也就是從二分類擴(kuò)展到多分類。

????在該視頻中 up 主結(jié)合交互式的可視化圖形網(wǎng)頁，向觀眾解釋了 Sigmoid 和 Softmax 函數(shù)的導(dǎo)數(shù)是如何得到的，并且展示了它們之間的關(guān)系。

????視頻中up主用來解釋 Sigmoid 和 Softmax 函數(shù)導(dǎo)數(shù)的交互式圖形的網(wǎng)頁的鏈接：

https://www.desmos.com/calculator/r8hxsriucw

https://www.desmos.com/calculator/u5r0zgh3jg

感興趣的可以打開去玩一下。