具体来说,Sigmoid函数定义为:sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))。为了在C语言中实现它,需要包含math.h头文件以获得exp函数(计算e的指数幂),同时要定义一个接受浮点数x作为输入参数,并返回x的sigmoid值的函数。 接下来,我们详细描述如何编写代码来实现这个函数: 一、包含必要的头文件 在写任何C语言程序时,...
三、多态的实现:多态,简而言之即一个接口,多种实现。也就是用相同的抽象类的代码实现不同 的功能。在 C 中多态的实现是通过接口来实现的。借用 lw_oopc.h 宏文件,设计一个计算的多态例子如下: 1、接口的定义:本例是实现加法、减法运算。加和减都是调用类的同一个成员函数,却分别实现 了加、减的功能。本...
void 函数名(); 编写一个函数,实现打印hello world; 编写一个函数,实现打印一首李白的诗; 无参有返回值函数 返回值类型 函数名(); 编写一个函数,实现1+2+。。+100的和,将结果返回给主函数; 有参有返回值函数 返回值类型 函数名(函数参数); 编写函数,要求通过参数传递将两个数从主函数传到子函数,求两个...
Sigmoid函数是一种常用的激活函数，表达式是sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))。使用c语言编写如下...
使用c语言编写如下：#include <stdio.h> #include <math.h> double sigmoid(double x) { retu...
Sigmoid函数:Sigmoid函数用于将输入值映射到0和1之间的值。它通常用于模拟神经元的激活函数。 指数函数(Exp):指数函数用于计算输入值的指数值。它通常用于计算复利和模拟生物学过程。 对数函数(Log):对数函数用于计算输入值的对数值。它通常用于计算幂和模拟生物学过程。
sigmoid函数:用于实现神经元的激活函数,将输入信号映射到[0,1]的范围内。 softmax函数:用于实现多分类神经网络的输出层,将神经元的输出信号映射到[0,1]的范围内,并归一化。 gradient_descent函数:用于实现梯度下降算法,用于更新神经元的权重和偏置。 sigmoid_derivative函数:用于计算sigmoid函数的导数,用于反向传播算法...
以sigmoid为激活函数的训练代码如下: 对比前面说的六个过程,代码应该是很清晰的了。参数output_interval是间隔几次迭代输出一次,这设置为迭代两次输出一次。 如果按照上面的参数来训练,正确率是0.855: 在只有800个样本的情况下,这个正确率我认为还是可以接受的。
本文只用 Sigmoid 函数,下图给出了 Sigmoid 函数图像。 现在神经元模型的结构比较清楚了,下面看看如何计算模型的输出。通过给定的权重对输入进行加权求和后(默认加上偏置 Bias),再将得到的和作为参数输入一个激活函数,得到的激活函数的输出值即为神经元的输出。
sigmoid函数: Relu函数: 让我们实现forward_prop()函数 反向传递: 反向传播的目标是反向传播错误并更新权值以最小化错误。这里,我们将使用均方误差函数来计算误差。 权重(dw)和偏差(dbias)的变化是使用成本函数C对网络中的权重和偏差的偏导数(∂C/ ∂weights和∂C/∂ bias)来计算的。