def sigmoidGradient(z): """ computes the gradient of the sigmoid function """ sigmoid = 1/(1 + np.exp(-z)) return sigmoid *(1-sigmoid)
时间: 2023-06-18 07:06:21 浏览: 50
这是一个求sigmoid函数的导数的函数,其中z是一个任意形状的Numpy数组。sigmoid函数的公式是1 / (1 + exp(-z)),其中exp是指数函数。sigmoid函数是一种常用的激活函数,通常用于神经网络中的输出层或隐藏层。
这个函数的实现是通过将sigmoid函数应用于z,然后将结果乘以1减去sigmoid函数的结果。这个公式可以用来计算sigmoid函数的导数,因为它的形式可以简化为sigmoid函数的形式。
在神经网络中,这个函数通常用来计算反向传播算法中的梯度。具体来说,当计算神经网络的损失函数关于某个参数的导数时,需要使用这个函数来计算该参数的梯度。
相关问题
Design+an+algorithm+that+computes+all+the+forcesFj+,+j+=+1,+2,+.+.+.+,+n+in+O(n+log+n)+time.
为了设计一个能够在O(nlogn)时间内计算所有力Fj的算法,我们可以使用分治法的思想。具体步骤如下:
1. 将n个力Fj均匀地分成两个子集,每个子集包含n/2个力。这可以通过将力按照大小排序,然后将前一半放入一个子集,后一半放入另一个子集来实现。
2. 对于每个子集,递归地计算其所有力的和。这可以通过再次将子集分成两个更小的子集,并对每个子集递归地计算其力的和来实现。
3. 将两个子集的力的和相加,得到原始集合中所有力的和。
这个算法的时间复杂度可以通过递归树来分析。每次递归都将问题规模减半,因此递归树的高度为logn。在每个递归层级上,需要O(n)的时间来计算子集的力的和。因此,总的时间复杂度为O(nlogn)。
编写程序计算sn=1+1/2+1/3+1/4+1/5
Sure, the program to calculate sn=1 1/2 1/3 1/4 1/5 is quite simple. Here's a Python code snippet that computes sn.
```
n = 5
sum_numbers = 0.0
for i in range(1, n+1):
sum_numbers += 1/i
print(sum_numbers)
```
The output will be 2.283333333333333.