sigmoid导数 MATLAB

在MATLAB中，可以使用syms函数定义符号变量，然后使用diff函数计算sigmoid函数的导数。

代码示例：

syms x
f = 1/(1+exp(-x)); % 定义sigmoid函数
df = diff(f, x); % 计算sigmoid函数的导数

输出结果：

df = (exp(-x))/(1 + exp(-x))^2

使用上述代码计算得到的导数表达式可以在需要的地方进行使用。

相关问题

matlab画sigmoid及其导数图像

好的，以下是使用Matlab绘制sigmoid及其导数图像的代码：

% 定义sigmoid函数
sigmoid = @(x) 1./(1+exp(-x));

% 定义sigmoid函数的导数
sigmoid_derivative = @(x) sigmoid(x).*(1-sigmoid(x));

% 绘制sigmoid及其导数图像
x = -10:0.1:10;
y1 = sigmoid(x);
y2 = sigmoid_derivative(x);

figure();
subplot(2,1,1);
plot(x,y1,'r','linewidth',2);
title('Sigmoid');
xlabel('x');
ylabel('y');
grid on;

subplot(2,1,2);
plot(x,y2,'b','linewidth',2);
title('Sigmoid Derivative');
xlabel('x');
ylabel('y');
grid on;

运行上述代码后，将会得到一个包含sigmoid及其导数图像的窗口。其中，第一个子图为sigmoid函数的图像，第二个子图为其导数的图像。希望我的回答对你有所帮助！

MATLAB深度学习工具箱Sigmoid,和Sigmoid的导数是什么

在 MATLAB 的深度学习工具箱中， 函数被实现为sigmoid` 或 `sigmoidLayer。

1. `sigmoid 函数：

`sigmoid` 函数是一个非线性激活函数，将输入值映射到 [0, 1] 的区间。在深度学习中，`sigmoid` 函数通常用于二分类问题或者作为神经网络的激活函数。在 MATLAB 中，可以使用 `sigmoid` 函数来计算输入值的 sigmoid 函数值。

示例代码：

   x = -5:0.1:5; % 输入值
   y = sigmoid(x); % 计算 sigmoid 函数值
   plot(x, y); % 绘制 sigmoid 函数曲线

2. `sigmoidLayer`：

`sigmoidLayer` 是深度学习工具箱中的一个层对象，用于在神经网络中添加一个 sigmoid 激活函数层。它可以作为网络的最后一层用于二分类问题，或者在隐藏层中用于引入非线性。

示例代码：

   layers = [
       fullyConnectedLayer(10)
       sigmoidLayer()
       fullyConnectedLayer(1)
       regressionLayer()
   ];

在这个示例中，`sigmoidLayer` 被添加作为神经网络的一层，用于引入 sigmoid 激活函数。

至于 sigmoid 函数的导数，在上一个回答中已经给出了数学表达式和 MATLAB 的符号工具箱计算方法。你可以使用相应的表达式或符号工具箱中的 `diff` 函数来计算 sigmoid 函数的导数。