激活函数,使用的是sigmoid函数(python)
时间: 2023-06-29 11:12:07 浏览: 48
好的,下面是使用sigmoid函数作为激活函数的示例代码(Python实现):
```python
import numpy as np
def sigmoid(x):
"""
sigmoid函数的实现
"""
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# 测试sigmoid函数
x = np.array([1, 2, 3])
print(sigmoid(x))
```
输出结果:
```
[0.73105858 0.88079708 0.95257413]
```
其中,`sigmoid`函数的实现使用了`numpy`库,可以对输入的向量或矩阵进行快速计算。在输出结果中,可以看到输入向量中每个元素的sigmoid值,均在0到1之间。
相关问题
python画sigmoid激活函数
以下是绘制sigmoid激活函数的Python代码:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = sigmoid(x)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sigmoid(x)')
plt.title('Sigmoid Activation Function')
plt.show()
```
在此代码中,我们首先定义了一个sigmoid函数,它将任意实数映射到[0, 1]的范围内。然后,我们生成一组x值,并使用sigmoid函数计算对应的y值。最后,我们使用matplotlib库将结果绘制成图形,并添加标题和轴标签。
python sigmoid 函数
sigmoid函数是一种常用的激活函数,它将输入的值映射到一个介于0和1之间的连续值。在Python中,可以使用math库或numpy库来实现sigmoid函数。
使用math库实现sigmoid函数的示例代码如下:
```python
import math
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + math.exp(-x))
```
使用numpy库实现sigmoid函数的示例代码如下:
```python
import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
```
这两个示例代码都定义了一个sigmoid函数,输入参数x为一个标量或向量,返回值为对应的sigmoid值。你可以将任意实数或数组作为输入传递给sigmoid函数,并获得相应的输出。