百度试题 结果1 题目简述一下S型作用函数。相关知识点: 试题来源: 解析 S型作用函数反映了神经元的连接型的非线性输出特性,S型函数是各种连续型神经元采用的主要作用函数,与M-P模型神经元一样,都是最主要的作用函数。反馈 收藏
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 定义S型函数defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))# 训练样本X=np.array([0.1,0.5,1.0,1.5,2.0])Y=np.array([0,0,1,1,1])# 0表示负类,1表示正类# 计算线性模型weights=np.array([0.3])# 权重bias=-0.2# 偏置linear_model=X.dot(weights)+bias#...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 定义S型函数defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))# 生成数据点x=np.linspace(-10,10,100)y=sigmoid(x)# 绘制S型函数曲线plt.plot(x,y)plt.title('Sigmoid Function')plt.xlabel('Input (x)')plt.ylabel('Output (f(x))')plt.grid(True)plt.axhli...
S形函数 外文名 Sigmoid function 由于BP神经网络的传递函数必须可微,所以感知器的传递函数--二值函数在这里不可用,故BP神经网络一般使用Sigmoid函数或者线性函数作为传递函数。而Sigmoid函数又分为Log-Sigmoid函数(一般所说的S型函数就是这个的简称)和Tan-Sigmoid函数(又称为双曲正切S型函数),前者的值域为(0,1),...
一.S型函数(sigmoid) 总结⼀下,我们已经学习到:如果输⼊神经元激活值很低,或者输出神经元已经饱和了(过⾼或者过低的激活值),权重会学习缓慢。如果输⼊神经元激活值很低,或者输出神经元已经饱和了(过⾼或者过低的激活值),权重会学习缓慢。 二.反向传播:学习缓慢 ...
1. S型曲线函数，亦称Sigmoid函数，在多个学科领域中扮演着重要角色，其数学表达式为 f(x) = 1 / (1 + e^(-x))。2. 该函数的图像以S形著称，它在输入值较小的区间内输出值接近于0，而在输入值较大的区间内输出值则趋于1。3. Sigmoid函数的这一特性使其成为许多应用场景中的理想选择，尤其...
S型曲线函数是一种非线性函数,它的特殊形状类似于一个"S"形状的曲线。这种函数通常用于模拟某些过程的增长,例如人口增长、市场饱和度等。 S型曲线函数的一般形式为:y=A/(1+e^(-k(x-x0)))。 其中,A代表曲线的最大值;k代表曲线的斜率,x0代表曲线的中间点。 S型曲线函数的性质如下: 1.曲线在x=0处斜率...
S型曲线函数（Sigmoid function）是一种在数学、统计学和工程学等领域广泛应用的函数。它的表达式为：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))其中，e是自然对数的底数，约等于2.71828。S型曲线函数的特点是在输入值较小时，输出值接近于0；当输入值较大时，输出值接近于1。这种特性使得S型曲线函数在很多...
s型传递函数是一种非线性的传递函数。它的输入与输出之间的关系是通过一个s形曲线来表示的。通过改变s型传递函数的参数,可以调节系统的响应特性。S型传递函数在自适应控制、神经网络等领域得到了广泛应用。 2. 特性 S型传递函数具有如下特性: (1)非线性响应特性 S型传递函数的响应特性如同一个S形曲线,随着输入信...
假设s s s型函数的中心对称,且关于点 ( a b , A 2 ) (\frac{a}{b},\frac{A}{2}) (ba,2A)中心对称则满足 f ( a b + x ) + f ( a b − x ) = A 1 + e − b x = A … … ( 1 ) f(\frac{a}{b}+x)+f(\frac{a}{b}-x)=\frac{A}{1+e^{-bx}}=A……(1...