sigmoid函数源码
时间: 2023-12-03 09:02:28 浏览: 25
sigmoid函数可以用以下代码实现:
```python
import math
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + math.exp(-x))
```
在上面的代码中,`math.exp`函数计算e的x次方,然后将其与1相加并取倒数,即可得到sigmoid函数的值。
如果不想使用Python内置的math模块,也可以使用numpy库中的sigmoid函数:
```python
import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
```
这个实现与math库的实现方式相同,只是使用了numpy库中的exp函数。
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:
```java
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%"]
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