绘制mish函数图像的代码

以下是绘制mish函数图像的 Python 代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def mish(x):
    return x*np.tanh(np.log(1+np.exp(x)))

x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = mish(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('mish(x)')
plt.title('mish function')
plt.show()

这段代码会用 numpy 库生成 -10 到 10 的1000个均匀分布的数据点，然后用这些数据点计算mish函数的输出值，并用 matplotlib 库绘制图像。

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mish函数图像的代码

抱歉，我不是一个能够展示图像代码的程序，但是我可以向你解释mish函数图像的代码。 mish函数图像的代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def mish(x):
    return x * np.tanh(np.log(1 + np.exp(x)))

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = mish(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Mish Function Graph')
plt.show()

在上面的代码中，我们定义了一个mish函数，并使用numpy库计算函数的值。然后，我们将生成的数据绘制到图形中，从而得到mish函数的图像。请注意，mish函数是一种激活函数，通常用于神经网络中。这个函数的主要特点是具有更平缓的梯度，在训练神经网络时可能会产生更好的结果。

matlab绘制mish、relu、swish、elu、sigmoid、tash、LeakyReLU

好的，我可以为您提供一些代码示例来绘制这些激活函数的图像。

1. Mish:

x = -10:0.1:10;
y = x.*tanh(log(1+exp(x)));
plot(x,y);
title('Mish function');

2. ReLU:

x = -10:0.1:10;
y = max(0,x);
plot(x,y);
title('ReLU function');

3. Swish:

x = -10:0.1:10;
y = x./(1+exp(-x));
plot(x,y);
title('Swish function');

4. ELU:

x = -10:0.1:10;
alpha = 1;
y = max(alpha*(exp(x)-1),x);
plot(x,y);
title('ELU function');

5. Sigmoid:

x = -10:0.1:10;
y = 1./(1+exp(-x));
plot(x,y);
title('Sigmoid function');

6. Tanh:

x = -10:0.1:10;
y = tanh(x);
plot(x,y);
title('Tanh function');

7. LeakyReLU:

x = -10:0.1:10;
alpha = 0.01;
y = max(alpha*x,x);
plot(x,y);
title('LeakyReLU function');

以上是一些示例代码，您可以根据需要进行修改和调整。希望能帮到您！