sigmod激活函数的python代码

以下是使用Python实现sigmoid激活函数的代码：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    """
    Sigmoid激活函数的实现
    """
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

使用示例：

x = np.array([1, 2, 3])
print(sigmoid(x))  # 输出 [0.73105858 0.88079708 0.95257413]

说明：sigmoid函数的公式为 $f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$。在Python中，使用numpy库中的exp函数可以方便地计算指数函数。

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sigmod激活函数的导数的python代码

以下是sigmoid激活函数的导数的Python代码实现：

import numpy as np

def sigmoid_derivative(x):
    """
    计算sigmoid激活函数的导数

    参数：
    x -- 输入数据

    返回值：
    sigmoid函数的导数
    """
    s = 1 / (1 + np.exp(-x))
    ds = s * (1 - s)
    return ds

注：在计算sigmoid激活函数的导数时，需要先计算sigmoid函数的值，然后用该值计算导数。

sigmod激活函数作用

Sigmod激活函数是一种常用的非线性函数，其作用是将输入的值映射到一个介于0和1之间的输出值。它在神经网络中起到了两个主要的作用：

1. 非线性映射：Sigmod函数可以将输入数据进行非线性映射，使得神经网络可以学习和表示更加复杂的模式和关系。线性函数只能表示简单的线性关系，而Sigmod函数通过将输入值映射到非线性的范围内，增强了神经网络的表达能力。

2. 输出概率化：由于Sigmod函数的输出范围在0和1之间，可以将其看作是一个概率值。在某些任务中，我们需要将神经网络的输出解释为某个事件发生的概率。例如，在二分类问题中，Sigmod函数可以将输出解释为样本属于某一类的概率。

总之，Sigmod激活函数通过非线性映射和输出概率化的方式，增强了神经网络的表达能力，并适用于许多不同类型的深度学习任务。