激活函数，使用的是sigmoid函数(python)

好的，下面是使用sigmoid函数作为激活函数的示例代码（Python实现）：

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。

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绘制5种常见激活函数的图：Sigmoid 激活函数、tanh 激活函数、ReLU 激活函数、Leaky ReLU激活函数、ELU激活函数使用python实现

以下是使用Python绘制5种常见激活函数的图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Sigmoid 激活函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# tanh 激活函数
def tanh(x):
    return np.tanh(x)

# ReLU 激活函数
def relu(x):
    return np.maximum(0, x)

# Leaky ReLU 激活函数
def leaky_relu(x, alpha=0.01):
    return np.maximum(alpha * x, x)

# ELU 激活函数
def elu(x, alpha=1.0):
    return np.where(x > 0, x, alpha * (np.exp(x) - 1))

# 生成 x 值
x = np.linspace(-10, 10, 100)

# 绘制激活函数图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, sigmoid(x), label='Sigmoid')
plt.plot(x, tanh(x), label='tanh')
plt.plot(x, relu(x), label='ReLU')
plt.plot(x, leaky_relu(x), label='Leaky ReLU')
plt.plot(x, elu(x), label='ELU')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Activation')
plt.title('Activation Functions')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

希望这个代码可以帮助你绘制出Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU和ELU激活函数的图像。

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。