sigmoid matlab

根据提供的引用内容，我可以给出sigmoid函数的matlab实现。sigmoid函数的表达式为：y = 1 / (1 + exp(-x))。下面是一个简单的matlab代码实现sigmoid函数：

function y = sigmoid(x)
    y = 1 ./ (1 + exp(-x));
end

这个函数可以接受一个向量或矩阵作为输入，并返回相同大小的输出。你可以将这个函数保存在一个.m文件中，然后在matlab命令窗口中调用它。

相关问题

建立bp神经网络 sigmoid matlab 代码

以下是在 MATLAB 中建立一个基本的 BP 神经网络的代码，其中使用 sigmoid 作为激活函数：

% 设置输入和目标数据
input_data = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1]';
target_data = [0 1 1 0];

% 设置网络结构和学习参数
num_inputs = size(input_data, 1);
num_hidden = 4;
num_outputs = 1;
learning_rate = 0.1;
num_epochs = 10000;

% 初始化权重和偏置
w1 = randn(num_hidden, num_inputs);
b1 = randn(num_hidden, 1);
w2 = randn(num_outputs, num_hidden);
b2 = randn(num_outputs, 1);

% 训练网络
for epoch = 1:num_epochs
    % 前向传播
    hidden_input = w1 * input_data + b1;
    hidden_output = sigmoid(hidden_input);
    output_input = w2 * hidden_output + b2;
    output = sigmoid(output_input);
    
    % 计算误差和梯度
    error = target_data - output;
    d_output = output .* (1 - output) .* error;
    d_hidden = hidden_output .* (1 - hidden_output) .* (w2' * d_output);
    
    % 更新权重和偏置
    w2 = w2 + learning_rate * d_output * hidden_output';
    b2 = b2 + learning_rate * d_output;
    w1 = w1 + learning_rate * d_hidden * input_data';
    b1 = b1 + learning_rate * d_hidden;
end

% 使用训练好的网络进行预测
test_data = [0.5 0.5; 0.2 0.8; 0.9 0.1]';
hidden_input = w1 * test_data + b1;
hidden_output = sigmoid(hidden_input);
output_input = w2 * hidden_output + b2;
output = sigmoid(output_input);
disp(output);

需要注意的是，此代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。

bp神经网络 excle数据 sigmoid matlab代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，它演示了如何使用 BP 神经网络算法训练一个多层感知机，并使用 Excel 文件作为输入和输出数据集，其中激活函数为 sigmoid 函数：

首先，我们需要在 Excel 文件中准备训练数据集和测试数据集。假设我们的 Excel 文件名为 `data.xlsx`，其中第一个工作表包含训练数据集，第二个工作表包含测试数据集。在训练数据集中，第一列到倒数第二列是输入特征，最后一列是目标输出；在测试数据集中，第一列到倒数第二列是输入特征，最后一列是真实输出。

接下来，我们可以使用以下 MATLAB 代码读取 Excel 数据并训练 BP 神经网络：

% 读取训练数据集
train_data = xlsread('data.xlsx', 1);
X_train = train_data(:, 1:end-1);
y_train = train_data(:, end);

% 读取测试数据集
test_data = xlsread('data.xlsx', 2);
X_test = test_data(:, 1:end-1);
y_test = test_data(:, end);

% 网络参数
input_layer_size = size(X_train, 2);
hidden_layer_size = 4;
output_layer_size = 1;

% 初始化权重
W1 = randn(input_layer_size, hidden_layer_size);
W2 = randn(hidden_layer_size, output_layer_size);

% 学习率
alpha = 0.1;

% 反向传播训练
for i = 1:10000
    % 前向传播计算输出
    z2 = X_train * W1;
    a2 = 1 ./ (1 + exp(-z2));
    z3 = a2 * W2;
    y_pred = 1 ./ (1 + exp(-z3));
    
    % 计算误差
    delta3 = (y_pred - y_train) .* (y_pred .* (1 - y_pred));
    delta2 = delta3 * W2' .* (a2 .* (1 - a2));
    
    % 更新权重
    W2 = W2 - alpha * (a2' * delta3);
    W1 = W1 - alpha * (X_train' * delta2);
end

% 预测训练数据集
z2 = X_train * W1;
a2 = 1 ./ (1 + exp(-z2));
z3 = a2 * W2;
y_train_pred = 1 ./ (1 + exp(-z3));

% 预测测试数据集
z2 = X_test * W1;
a2 = 1 ./ (1 + exp(-z2));
z3 = a2 * W2;
y_test_pred = 1 ./ (1 + exp(-z3));

% 计算训练集和测试集的准确率
train_acc = sum(round(y_train_pred) == y_train) / length(y_train);
test_acc = sum(round(y_test_pred) == y_test) / length(y_test);

在这个示例中，我们通过随机初始化权重、进行 10000 次迭代的反向传播训练，来学习训练数据集的输出。在训练结束后，我们通过前向传播计算训练集和测试集的预测输出，并与真实输出进行比较，计算它们的准确率。