使用`Numpy`编写`Sgn、Logistic`激活函数。

好的，以下是使用`Numpy`编写`Sgn`和`Logistic`激活函数的代码：

import numpy as np

def sgn(x):
    """
    Sgn激活函数
    """
    return np.where(x >= 0, 1, -1)

def logistic(x):
    """
    Logistic激活函数
    """
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

其中，`sgn(x)`函数实现了`Sgn`激活函数，`logistic(x)`函数实现了`Logistic`激活函数。在实现中，我们使用了`numpy`中的`where`函数来实现符号函数的效果，使用了`numpy`的指数函数`exp`来实现`Logistic`函数的效果。

相关问题

在Python环境下使用`Numpy`编写`Sgn、Logistic`激活函数

下面是使用`Numpy`编写`Sigmoid`和`Sign`激活函数的示例代码：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def sign(x):
    return np.where(x>=0, 1, -1)

其中，`sigmoid`函数使用了`Numpy`库中的`exp`函数来实现对数几率函数的计算，`sign`函数使用了`Numpy`库中的`where`函数来实现分段函数的计算。这两个函数的输入参数都是一个`numpy`数组或单个值，返回值也是一个`numpy`数组或单个值。

在使用这两个函数时，需要保证输入数据的类型是`numpy`数组或单个值。以下是两个函数的示例使用代码：

# 示例数据
x = np.array([-1, 0, 1])

# 使用sigmoid函数
print(sigmoid(x))   # [0.26894142 0.5        0.73105858]

# 使用sign函数
print(sign(x))      # [-1  1  1]

这里我们生成了一个`numpy`数组`x`，分别用`sigmoid`和`sign`函数对其进行了计算，并输出了结果。