sigmoid函数源码

以下是Python中实现sigmoid函数的源代码：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

其中，`np.exp(-x)`代表e的-x次方，即e^(-x)。使用numpy库中的exp函数可以使得计算更加高效。

相关问题

java实现sigmoid函数功能（附完整源码）

下面是 Java 实现 sigmoid 函数的完整源代码：

public class SigmoidFunction {
    
    public static double sigmoid(double x) {
        return 1 / (1 + Math.exp(-x));
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        double x = 2.5;
        double result = sigmoid(x);
        System.out.println("sigmoid(" + x + ") = " + result);
    }
}

在上面的代码中，我们定义了一个 `sigmoid` 方法，该方法接受一个 double 类型的参数 `x`，并返回一个 double 类型的结果。在该方法中，我们使用了 Math 类的 `exp` 方法来计算 e 的 x 次方，然后将其加 1 后再取倒数，最终得到 sigmoid 的值。

在 `main` 方法中，我们定义了一个变量 x，调用 `sigmoid` 方法计算其结果，并将结果输出到控制台。

需要注意的是，当 x 取值较大或较小时，`Math.exp(-x)` 的值可能会溢出或下溢，此时需要进行特殊处理。

pytorch sigmoid

在PyTorch中，有三种使用sigmoid函数的方式。第一种是torch.sigmoid()函数，它是PyTorch中的一个数学函数，可以直接对输入进行sigmoid运算。第二种是torch.nn.Sigmoid()，它是一个网络层，可以在神经网络的构建中使用。第三种是torch.nn.functional.sigmoid()，它是一个在网络层中使用的方法，在forward方法中调用。

在给出的代码示例中，使用了numpy库来计算sigmoid函数。通过np.exp()和基本的数学运算可以得到sigmoid函数的值。这段代码使用matplotlib库将sigmoid函数进行了可视化和绘图展示。

除了sigmoid函数，
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [PyTorch基础之激活函数模块中Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU函数讲解（附源码）](https://blog.csdn.net/jiebaoshayebuhui/article/details/130441213)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pytorch识别验证码.zip](https://download.csdn.net/download/weixin_45123276/12144412)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]