function ff=f(net) %compute the output of hidden unit or output unit a=1.716; b=2/3; len=size(net,1); for numl=1:len ff(numl,:)=(2*a)/(1+exp(-b*net(numl,:)))-a; end

这段代码是一个常用的神经网络的激活函数，叫做 Sigmoid 函数，具体来说，它是一个双曲正切函数的变形，具有以下形式：

$$
f(x) = \frac{2}{1+e^{-bx}}-1.716
$$

其中，$b$ 为一个常数，可以控制函数的斜率，一般取值为 $2/3$。

这段代码的作用是计算神经网络中每个隐藏层或输出层的激活值，即输入到 Sigmoid 函数中的参数 $net$。对于每个输入，Sigmoid 函数会将其映射到 $[-1,1]$ 的范围内。这个过程也被称为“激活”。

值得注意的是，由于 Sigmoid 函数的取值范围不包括 $0$，因此该函数容易产生“梯度消失”问题，即当输入值过大或过小时，函数的导数会变得非常小。为了解决这个问题，后来出现了更加稳定的激活函数，如 ReLU、LeakyReLU 等。