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tansig和logsig经常用于做BP神经网络的激活函数
它们的导数都有良好的性质：导数可以用自身表示
本文讲述tansig和logsig的公式、导数及导数的推导过程
本节展示tansig、logsig的公式及导数公式
公式定义
tansig和logsig公式如下：
✍️补充：tansig和logsig的区别
tansig和logsig都是S型曲线
它们的区别主要在于
tansig的取值范围在[-1,1]之间
而logsig的取值范围在 [0,1]之间
导数公式
tansig和logsig的导数公式如下
tansig和logsig的导数都可以用自身来表示
这是它们良好的、重要的性能之一
本节讲述tansig和logsig的导数公式的具体推导过程
tansig的导数公式推导过程
tansig求导过程推导如下：
又 ：
即有：
✍️PASS:所以，tansig只需要算出自身的平方值，再1-即可以得到导数值
logsig求导过程
logsig求导过程推导如下：
上述结果可以继续化简：
即有：
✍️PASS:所以，logsig只要算出自身值，再用自身值-自身值的平方即可得到导数值
End