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。

相关问题

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

Sigmod（S型）激活函数是一种常用的非线性激活函数，它的定义如下：

f(x) = 1 / (1 + exp(-x))

其中，exp(x) 是自然常数e的x次幂。Sigmod函数将输入x映射到一个介于0和1之间的值，因此常被用于二分类问题中，作为输出层的激活函数。它的图形呈现出S形曲线，因此得名Sigmod函数。Sigmod函数具有以下特点：

1. 输出范围在0到1之间：Sigmod函数将任意实数映射到0到1之间，这使得它可以用于表示概率或者二分类问题中的概率分数。

2. 非线性特性：Sigmod函数是非线性的，这使得神经网络能够学习到更加复杂的模式和关系。

3. 平滑性：Sigmod函数在整个定义域内都是可导的，并且其导数在0处最大，这在反向传播中很有用。

然而，需要注意的是，Sigmod函数在输入较大或较小的情况下，容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，会导致训练过程变得困难。因此，在一些场景下，可以考虑使用其他激活函数如ReLU（线性整流单元）来替代Sigmod函数。