SigmoidFunctionUserSigmoidFunctionUser输入x输出σ(x) 源码分析 下面是sigmoid函数的简单实现代码,附带注释以方便理解其功能: importnumpyasnpdefsigmoid(x):"""计算sigmoid值"""return1/(1+np.exp(-x))# 使用numpy库计算sigmoid值defsigmoid_derivative(x):"""计算
下面是绘制sigmoid函数的完整代码: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x=np.linspace(-10,10,100)y=1/(1+np.exp(-x))plt.plot(x,y)plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.title('Sigmoid Function')plt.grid(True)plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 结论 ...
python小白 画sigmoid函数和step函数。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) def step_function(x): y=x>0 return y.astype(np.int) x=np.arange(-5,…
importmathimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# set x's rangex=np.arange(-10,10,0.1)y1=1/(1+math.e**(-x))# sigmoid# y11=math.e**(-x)/((1+math.e**(-x))**2)y11=1/(2+math.e**(-x)+math.e**(x))# sigmoid的导数y2=(math.e**(x)-math.e**(-x))/(math.e**...
usr/bin/env python3#-*- coding:utf-8 -*-importnumpy as npimportmath#definition of sigmoid funtion#numpy.exp work for arrays.defsigmoid(x):return1 / (1 + np.exp(-x))#definition of sigmoid derivative funtion#input must be sigmoid function's resultdefsigmoid_output_to_derivative(result):...
numpy矩阵的运算 损失函数 L1损失函数 L2损失函数 参考资料 常用的激活函数 我们常用的激活函数有sigmoid,tanh,ReLU这三个函数,我们都来学习学习吧。 sigmoid函数 在深度学习中,我们经常会使用到sigmoid函数作为我们的激活函数,特别是在二分类上,sigmoid函数是比较好的一个选择,以下就是sigmoid函数的公式: sigmoid函数的...
RBF (Radial Basis Function) Sigmoid Precomputed 本文将主要关注前四种核方法,因为最后一种方法是预计算的,它要求输入矩阵是方阵,不适合我们的数据集 除了核函数之外,我们还将调整三个主要参数,以便稍后比较结果。 C:正则化参数 Gamma(γ): rbf、poly和sigmoid函数的核系数 ...
import numpy as np # Collection of activation functions # Reference: https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function class Sigmoid(): def __call__(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def gradient(self, x): return self.__call__(x) * (1 - self.__call__(x)) class Soft...
y = step_function(x) plt.plot(x,y) # 指定y轴的显示范围 plt.ylim(-0.1,1.1) plt.show() sigmoid函数的实现 根据上面的公式和阶跃函数的写法,这个函数也非常简单。 这里我需要调用numpy提供的一个函数 exp(x) 为什么sigmoid函数自动支持Numpy数组呢?
def sigmoid(self, x): #applying the sigmoid function return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(self, x): #computing derivative to the Sigmoid function return x * (1 - x) def train(self, training_inputs, train...