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

时间: 2024-05-15 08:13:50 浏览: 131
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python实现几种归一化方法（Normalization Method）

sigmoid函数定义为：$sigmoid(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$，其中 $e$ 是自然常数。在Python中，可以使用numpy库实现sigmoid函数，代码如下： ```python import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) ``` 该函数输入一个数值 $x$，输出它的sigmoid值。
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用python绘制下列函数图形def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))

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def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 将这段代码使用plot表示出来

return 1 / (1 + np.exp(-z)) # 生成数据 x = np.linspace(-10, 10, 1000) y = sigmoid(x) # 绘制图像 plt.plot(x, y) plt.title('Sigmoid Function') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show()

NameError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 4 2 import numpy as np 3 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) ----> 4 plt.plot(x, sigmoid(x)) 5 plt.xlabel('x') 6 plt.ylabel('sigmoid(x)') NameError: name 'x' is not defined

return 1 / (1 + np.exp(-x)) x = np.linspace(-10, 10, 100) # 创建一个包含 100 个值的数组 x，范围为 -10 到 10 y = sigmoid(x) # 计算对应的 y 值 plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('sigmoid(x)') ...

import numpy as np def sigmoid(matrix): """Applies sigmoid function to NumPy matrix""" return 1 / (1 + np.exp(-matrix))

s = 1 / (1 + np.exp(-matrix)) return s 当你调用这个函数时，它会作用于矩阵中的每个元素，返回对应元素的sigmoid值。 示例： python # 创建一个二维数组 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])...

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这段代码实现了一个神经元模型，其中包括了一个 sigmoid 函数，一个 Neuron 类和一个 feedforward 方法。在构造 Neuron 类的对象时，需要传入神经元的权重和偏置，feedforward 方法接收一个输入，使用权重和偏置计算...

RuntimeWarning: overflow encountered in exp return 1 / (1 + np.exp(-x))

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RuntimeWarning: overflow encountered in exp return 1 / (1 + np.exp(-x))代码报错，因为什么

这个错误是因为在计算sigmoid函数时，输入的参数x太大或太小，导致计算结果溢出了。sigmoid函数的公式为1 / (1 + exp(-x)... return 1 / (1 + np.exp(-x)) 如果你想了解更多关于sigmoid函数的知识，可以参考以下问题：

# coding: utf-8 import numpy as np def identity_function(x): return x def step_function(x): return np.array(x > 0, dtype=np.int) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_grad(x): return (1.0 - sigmoid(x)) * sigmoid(x) def relu(x): return np.maximum(0, x) def relu_grad(x): grad = np.zeros(x) grad[x>=0] = 1 return grad def softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T x = x - np.max(x) # 溢出对策 return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x)) def mean_squared_error(y, t): return 0.5 * np.sum((y-t)**2) def cross_entropy_error(y, t): if y.ndim == 1: t = t.reshape(1, t.size) y = y.reshape(1, y.size) # 监督数据是one-hot-vector的情况下，转换为正确解标签的索引 if t.size == y.size: t = t.argmax(axis=1) batch_size = y.shape[0] return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + 1e-7)) / batch_size def softmax_loss(X, t): y = softmax(X) return cross_entropy_error(y, t)

其中 identity_function 表示恒等函数，step_function 表示阶跃函数，sigmoid 和 sigmoid_grad 表示 sigmoid 函数及其导数，relu 和 relu_grad 表示 ReLU 函数及其导数，softmax 表示 softmax 函数，mean_squared_...

RuntimeWarning: overflow encountered in exp return np.exp(z)/(1+np.exp(z))

return np.exp(z) / (1 + np.exp(z)) 这里利用了sigmoid函数的性质，将输入值分为正数和负数两种情况来计算sigmoid函数，避免了指数函数的参数过大的问题。 以上两种方法都可以避免出现警告，并且计算结果...

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