def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 然后,我们创建一个x值的数组,并计算对应的Sigmoid函数的值: x = np.linspace(-10, 10, 1000) y = sigmoid(x) 最后,我们使用matplotlib库绘制Sigmoid函数的图像: plt.plot(x, y) plt.title('Sigmoid Function') plt.xlabel('x') plt.ylabel('f(...
Swish函数： Swish函数是一种自门控的激活函数，定义为f(x) = x * sigmoid(βx)，其中β是一个可...
sigmoid(x)与sigmoid(-x)的具有下面的关系: 推导过程如下: 2.2 sigmoid函数与tanh函数的关系 tanh(x)为双曲余弦函数,其表达式如下 sigmoid(x)与tanh(x)函数的关系如下: 推导过程如下: 2.3 sigmoid函数的n阶导数 sigmoid函数求导有一个非常好的特殊性质,即导数的结果是可以完全表达成y的函数,与x无关。假设 即 ...
sigmoid\_derivative(x) = \sigma'(x) = \sigma(x) (1 - \sigma(x))\tag{2} ③ 分两步编写此函数代码: 将s设为x的sigmoid。 计算\sigma'(x) = s(1-s)。 ''' 计算输入x的sigmoid函数的梯度(也称为斜率或导数)。将sigmoid函数的输出存储到变量中,然后使用它来计算梯度。 ''' import numpy ...
Sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x)。神经元的非线性作用函数。(-x是幂数) 人工神经网络的学习算法-BP算法 神 经网络的学习是基于一组样本进行的,它包括输入和输出(这里用期望输出表示),输入和输出有多少个分量就有多少个输入和输出神经元与之对应。最初神经网络 的权值(Weight)和阈值(Threshold)是任意给定的,...
反函数是Sigmoid函数的逆运算，即:x = log([公式] - 1)函数在两端的极限值为[公式] 和[公式]，一阶导数描述了函数的斜率，其公式为:f'(x) = f(x) * (1 - f(x))可以看出，函数是单调递增的，其二阶导数为:f''(x) = f(x) * (1 - f(x)) * (-1)这意味着函数在驻点[公式...
sigmoid函数，或称logistic函数，是用于两类别逻辑回归模型预测的核心表达式。其表达式为：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))。此函数的导数同样由其自身表示，计算公式为：f'(x) = f(x) * (1 - f(x))。这个特性在理论研究和实际应用中都具有重要意义。sigmoid函数的独特性质使其在神经网络中大放...
sigmoid函数是一种常用的非线性函数,它的表达式为: S(x)=1/(1+e^(-x)) sigmoid函数可以用来模拟神经元的激活函数,它的输入可以是任意实数,输出值范围在0到1之间,当输入值越大,输出值越接近1,当输入值越小,输出值越接近0。 sigmoid函数的优点是它的输出值是一个平滑的曲线,可以用来模拟神经元的激活函数,...
在神经网络中,Sigmoid函数是一种广泛使用的激活函数,它的主要目的是将输入值映射到0和1之间。Sigmoid函数的公式为:f(x) = 1 / (1 + exp(-x)),其中x是输入值。Sigmoid函数在神经网络中的主要优点是它能够实现输入值的非线性变换,使得网络能够学习和逼近复杂的非线性关系。