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 15:06:21 浏览: 104
sigmoidGradient.m
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。
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