sigmoid的图像
时间: 2024-03-30 10:26:53 浏览: 23
sigmoid函数是一种常用的激活函数,它被广泛应用于神经网络中。它的数学表达式为:
f(x) = 1 / (1 + e^-x)
下面是sigmoid函数的图像:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = sigmoid(x)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sigmoid(x)')
plt.title('Sigmoid Function')
plt.grid(True)
plt.show()
```
相关问题
sigmoid函数图像
sigmoid函数是一种常用的激活函数,它的图像如下所示:
![sigmoid函数图像](https://cdn.jsdelivr.net/gh/WallfacerRZ/resource/blog/sigmoid.png)
sigmoid函数的公式为:$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$,其中$x$为输入值。sigmoid函数的输出值范围在0到1之间,因此它常被用于二分类问题中,将输出结果转换为概率值。
在神经网络中,sigmoid函数通常作为激活函数使用,对神经元的输出进行非线性变换,增加网络的表达能力。然而,sigmoid函数存在梯度消失的问题,当输入值过大或过小时,其导数非常接近于0,导致反向传播算法的效果变差。因此,在实际应用中,sigmoid函数常常被其他激活函数(如ReLU函数)所替代。
Sigmoid函数图像
可以使用MATLAB中的plot函数来画sigmoid函数的图像。具体步骤如下:
1. 定义sigmoid函数:sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))
2. 定义x的范围:x = -10:.1:10
3. 计算sigmoid函数的值:y = sigmoid(x)
4. 画出sigmoid函数的图像:plot(x,y)
完整代码如下:
function y = sigmoid(x)
y = 1 ./ (1 + exp(-x));
end
x = -10:.1:10;
y = sigmoid(x);
plot(x,y);
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Sigmoid Function');
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)