import numpy as np def sigmond(x): return 1/(1+np.exp(-x)) class Neuron: def _int_(self,weights,bias): self.weights=weights self.bias=bias def feedforward(self,inputs): total=np.dot(self.weights,inputs)+self.bias return sigmond(total) weights=np.array([0,1]) bias=4 n=Neuron(weights,bias) x=np.array([2,3]) print(n.feedforward(x))
时间: 2024-04-20 09:27:00 浏览: 17
这段代码实现了一个神经元模型,其中包括了一个 sigmoid 函数,一个 Neuron 类和一个 feedforward 方法。在构造 Neuron 类的对象时,需要传入神经元的权重和偏置,feedforward 方法接收一个输入,使用权重和偏置计算输出并通过 sigmoid 函数进行激活,最后返回激活后的输出。在这段代码中,使用了给定的权重和偏置构造了一个神经元对象,并将一个长度为 2 的输入向量传递给 feedforward 方法,输出了激活后的结果。
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翻译def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))
sigmoid函数定义为:$sigmoid(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$,其中 $e$ 是自然常数。在Python中,可以使用numpy库实现sigmoid函数,代码如下:
```python
import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
```
该函数输入一个数值 $x$,输出它的sigmoid值。
def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))
这是一个用于计算sigmoid函数的Python函数。sigmoid函数常用于神经网络中的激活函数,将输入的值映射到0到1之间的输出值。其中,参数x可以是一个数值、一个向量或一个矩阵。np.exp()是numpy库中的指数函数,表示e的x次方。在此函数中,np.exp(-x)表示e的-x次方,也就是sigmoid函数中的分母部分。最终返回的值即为sigmoid函数的输出值。