以下关于sigmoid函数的优点说法错误的是?

1、多元逻辑回归可以用于横断面研究。在做多元逻辑回归进行分类问题时，经常需要将某一个分类转化成vector，或者反过来的操作。逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。

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2、优点：从图片上 （1）可以看到sigmoid函数处处连续 -便于求导；（2）可以将函数值的范围压缩到[0，1]-可以压缩数据，且幅度不变。

3、在机器学习中。用于估计某种事物的可能性，或评价某种项目的风险，或判断某种可行性的决策分析方法的时候，可以用逻辑回归或者决策树。

4、不是类别变量。根据查询相关资料信息这是一道选择题，A正确、B错误，正确答案是B错误。

dl工具箱中的nntrain中的loss怎么理解

默认loss是nnunet/training/loss_functions/dice_loss.py中的DC_and_CE_loss，一种不太便于维护的方法就是，直接修改这个Loss的源码，在准备接下来的实验中都使用同一个Loss时可以这么搞。

这种情况通常表明您的模型出现了过拟合（overfitting），即在训练数据上表现很好，但在未见过的验证数据上表现不佳。

这里的Loss损失函数，可以是均方误差，自定义函数或者交叉熵。train_step在后面调用sess.run()会话计算时，会喂入输入数据。

一文读懂神经网络

1、卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。

2、卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似传统神经网络的部分，用来输出想要的结果。

3、在GNN中，函数 不需要满足特定的约束，直接使用多层前馈神经网络，对于函数 ，则需要着重考虑，因为 需要满足压缩映射的条件，而且与不动点计算相关。

4、入门|一文简述循环神经网络本文简要介绍了什么是循环神经网络及其运行原理，并给出了一个RNN实现示例。什么是循环神经网络(RNN)... 入门| 一文简述循环神经网络本文简要介绍了什么是循环神经网络及其运行原理，并给出了一个 RNN 实现示例。

5、很喜欢 最简单的神经网络--Bp神经网络 一文对算法原理的解释，语言活泼，案例简单，由浅入深。

6、图 1 所示是一个简单的三层（两个隐藏层，一个输出层）神经网络结构，假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题，我们给这个网络一个输入样本 ，通过前向运算得到输出 。

sigmoid函数、tanh函数和relu函数对比

relu函数的导数计算更快，程序实现就是一个if-else语句；而sigmoid函数要进行浮点四则运算，涉及到除法；relu的缺点：在训练的时候，ReLU单元比较脆弱并且可能“死掉”。

也称为双切正切函数 取值范围为[-1，1]。 tanh在特征相差明显时的效果会很好，在循环过程中会不断扩大特征效果。

Tanh 函数能够将 ∈ 的输入“压缩”到[1，1]区间，tanh 激活函数可通过Sigmoid 函数缩放平移后实现。使用tensorflow实现 它具有单侧抑制、相对宽松的兴奋边界等特性。

用matlab拟合Sigmoid函数

打开Matlab，在命令行窗口输入需要拟合数据。在命令行窗口输入“cftool”打开曲线拟合工具。

“net=need”这条指令看起来是个两层隐藏层的网络 试试改为net=newff(minmax(p)，[10，10，1]，{‘logsig’，’logsig’，’purelin’}，’trainlm’)；注意其中的半角符号，手机打字，见谅。

在Matlab中进行数据拟合，可以使用 fit 函数。该函数可以用来生成拟合模型，对数据进行拟合，并返回拟合模型对象。

方法/步骤 运行Matlab软件。在工作空间中存入变量的实验数据。

word2vec是如何得到词向量的

)两个词的相似度正比于对应词向量的乘积。即：sim(v1，v2)=v1v2sim(v1，v2)=v1v2。即点乘原则；2)多个词v1vnv1vn组成的一个上下文用CC来表示，其中C=∑ni=1viC=∑i=1nvi。

将one-hot向量转换成低维词向量的这一层（虽然大家都不称之为一层，但在我看来就是一层），因为word2vec的输入是one-hot。

double[] array = vec.getWordVector(string)；array是这个词的向量。首先在创建vec的时候要保证.minWordFrequency(1)，否则有些词你是得不到向量的，这个方法是设置词的最小使用频率。

回到基于Hierarchical Softmax的word2vec本身，我们的目标就是找到合适的所有节点的词向量和所有内部节点 θ ， 使训练样本达到最大似然。

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