python代码实现sigmoid标准化和逆标准化
时间: 2023-10-12 07:10:06 浏览: 70
sigmoid 标准化(Sigmoid normalization)是一种常见的数据标准化方法,它可以将原始数据归一化到 [0, 1] 的范围内。其公式为:
$$
x'=\frac{1}{1+e^{-x}}
$$
其中,$x$ 为原始数据,$x'$ 为标准化后的数据。
下面是 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
def sigmoid_normalize(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
```
sigmoid 逆标准化(Sigmoid inverse normalization)则是将标准化后的数据还原回原始数据的过程。其公式为:
$$
x=\ln\frac{x'}{1-x'}
$$
其中,$x'$ 为标准化后的数据,$x$ 为逆标准化后的数据。
下面是 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
def sigmoid_inverse_normalize(x):
return np.log(x / (1 - x))
```
需要注意的是,sigmoid 标准化和逆标准化都是针对单个数据进行的,如果需要对整个数据集进行标准化,可以使用 numpy 库的向量化操作。
相关问题
Sigmoid标准化和逆标准化代码实现
Sigmoid标准化是一种常见的将数据缩放到0到1之间的方法,逆标准化则是将缩放后的数据还原回原始数据的过程。下面是Python实现的代码示例:
```python
import numpy as np
def sigmoid_normalize(data):
max_val = np.max(data)
min_val = np.min(data)
norm_data = (data - min_val) / (max_val - min_val)
norm_data = 1 / (1 + np.exp(-norm_data))
return norm_data, max_val, min_val
def sigmoid_denormalize(norm_data, max_val, min_val):
denorm_data = np.log(norm_data / (1 - norm_data))
denorm_data = denorm_data * (max_val - min_val) + min_val
return denorm_data
```
其中,sigmoid_normalize函数接受一个数据集,并返回标准化后的数据、最大值和最小值。sigmoid_denormalize函数接受标准化后的数据、最大值和最小值,并返回还原后的原始数据。
生成python代码:卷积 标准化 激活函数
Python代码:from keras.layers import Conv2D、BatchNormalization、ActivationConv2D_layer = Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')
BatchNorm_layer = BatchNormalization()
Activation_layer = Activation('sigmoid')
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