def sigmoidGradient(z):

该函数是用于计算sigmoid函数的导数，具体实现如下：

import numpy as np

def sigmoidGradient(z):
    """
    计算sigmoid函数的导数
    
    参数：
    z -- 数组类型，包含多个待求导的元素
    
    返回：
    g -- 数组类型，包含每个元素对应的导数值
    """
    g = np.zeros(z.shape)
    g = sigmoid(z) * (1 - sigmoid(z))
    
    return g

其中，sigmoid函数的实现可以参考以下代码：

def sigmoid(z):
    """
    计算sigmoid函数的值
    
    参数：
    z -- 数组类型，包含多个待求值的元素
    
    返回：
    s -- 数组类型，包含每个元素对应的函数值
    """
    s = 1 / (1 + np.exp(-z))
    
    return s

相关问题

def sigmoidGradient(z): """ computes the gradient of the sigmoid function """ sigmoid = 1/(1 + np.exp(-z)) return sigmoid *(1-sigmoid)

这是一个求sigmoid函数的导数的函数，其中z是一个任意形状的Numpy数组。sigmoid函数的公式是1 / (1 + exp(-z))，其中exp是指数函数。sigmoid函数是一种常用的激活函数，通常用于神经网络中的输出层或隐藏层。

这个函数的实现是通过将sigmoid函数应用于z，然后将结果乘以1减去sigmoid函数的结果。这个公式可以用来计算sigmoid函数的导数，因为它的形式可以简化为sigmoid函数的形式。

在神经网络中，这个函数通常用来计算反向传播算法中的梯度。具体来说，当计算神经网络的损失函数关于某个参数的导数时，需要使用这个函数来计算该参数的梯度。