写在头文件 2)实现函数 写在原文件 3)调用函数 C阶段,一般在主函数调用 【注意事项】 【1】C语言文件由头文件(.h)和原文件(.c)组成 【2】C语言所有函数的入口函数是主函数,主函数只能有一个 无参无返回值函数: 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;...
所以sigmoid之类的激活函数也是在C++层面实现的。你找的TensorFlow的Python源代码只是“封装”底层的sigmoid...
该函数的字符串为’logsig’:logsig(n)=1/(1+exp(-n)) 导函数: d...n×2的矩阵,第i行元素为输入信号xi的最小值和最大值; B:一个k维行向量,其元素为网络中各层节点数; C:一个k维字符串行向量,每一分量为对应层神经元的激活函数; trainFun :为 ...
sigmoid函数(sigmoid function)或logistic函数(logistic function)称为logistic函数的原因为该函数是两类别逻辑回归模型的预测表达式。 表达式: 导数: 特点:导数由其本身表示,无论是在理论上还是实现上,这个特性都非常有用。 作用:除了作为两类别逻辑回归模型的预测表达式外,常作为神经网络隐藏层、两类别分类输出层的激活...
T,c = y,cmap = cm_bright,edgecolors='white') ax1.set_title('train score:%.5f'%train[-1]) ax2.scatter(*p.T,c = z,cmap = cm_bright) ax2.scatter(*X_test.T,c = y_test,cmap = cm_bright,edgecolors='white') ax2.set_title('test score:%.5f'%test[-1]) ax3.plot(loss)...
ax.plot(x, fn(x), c='red', label=r"$f(x)$") ax.plot(x, fn.grad(x), label=r"$\partial f(x) / \partial x$") ax.set_title("{}".format(fn)) ax.grid() ax.legend() plt.show() plot(fn=Sigmoid()) 1. 2. 3. ...
sigmoid函数是一个常见的激活函数,torch中提供了sigmoid函数的实现。下面是使用torch的sigmoid函数的示例代码: ```python import torch #构造输入 x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) #使用sigmoid函数 y = torch.sigmoid(x) print(y) ``` 以上代码中,torch.sigmoid函数接受一个张量作为输入,返回一个和输入形...
1 Remez 提出的近似算法根据切比雪夫定理给出,若 ( ) [ , ] f x C a b ∈ 存在 n 次的最佳一致逼近多项式* ( )np x 的充要条件是区间 [ , ] a b 上至少存在2 n + 个交错点1 2 2{ , ,..., }nx x x+使得*( ) ( )nf x p x - 在这些点上正负相间的取得最值,即满足 : *( )...
一:加载数据和实现sigmoid函数(同梯度下降) import numpyasnp def loadDataSet(): data= np.loadtxt("testSet.txt") data_X= data[:,0:2] data_Y= data[:,-1] #注意,后面需要有一个常数项x0,设置为1即可 data_X= np.c_[np.ones(data_X.shape[0]),data_X]returndata_X,np.array([data_Y...
一:加载数据和实现sigmoid函数(同梯度下降) import numpy as np def loadDataSet(): data = np.loadtxt("testSet.txt") data_X = data[:,0:2] data_Y = data[:,-1] #注意,后面需要有一个常数项x0,设置为1即可 data_X = np.c_[np.ones(data_X.shape[0]),data_X] return data_X,np.arra...