machine-learning - Logistic 函数 加法或减法

Question

我目前正在学习机器学习，但没有统计学背景。无论我在哪里看到物流功能，它总是:

wx + b

但是this example in Theano documentation使用:

wx - b

请问是哪一个？我对此很陌生，我不想感到困惑。

Answer 1

链接页面上的示例未使用 wx - b。这是我假设您正在引用的公式:

p_1 = 1 / (1 + T.exp(-T.dot(x, w) - b))

您可以将其分解为 sigmoid 参数和 sigmoid function :

arg = T.dot(x, w) + b         # sigmoid argument
p_1 = 1 / (1 + T.exp(-arg))   # sigmoid function

所以有两个问题。首先，您没有正确分解 b 变量的符号(公式是使用wx + b)。其次，您引用的公式实际上并不是 sigmoid 函数；相反，它是传递给 sigmoid 函数的参数(输入变量的线性加权和)。