sigmod激活函数的导数的python代码

以下是sigmoid激活函数的导数的Python代码实现：

import numpy as np

def sigmoid_derivative(x):
    """
    计算sigmoid激活函数的导数

    参数：
    x -- 输入数据

    返回值：
    sigmoid函数的导数
    """
    s = 1 / (1 + np.exp(-x))
    ds = s * (1 - s)
    return ds

注：在计算sigmoid激活函数的导数时，需要先计算sigmoid函数的值，然后用该值计算导数。

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sigmod激活函数的python代码

以下是使用Python实现sigmoid激活函数的代码：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    """
    Sigmoid激活函数的实现
    """
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

使用示例：

x = np.array([1, 2, 3])
print(sigmoid(x))  # 输出 [0.73105858 0.88079708 0.95257413]

说明：sigmoid函数的公式为 $f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$。在Python中，使用numpy库中的exp函数可以方便地计算指数函数。

python实现将sigmod函数及其导数绘制在一张图中

以下是Python代码实现sigmoid函数及其导数的绘制：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def sigmoid(x):
    return 1/(1+np.exp(-x))

def sigmoid_derivative(x):
    return sigmoid(x)*(1-sigmoid(x))

x = np.linspace(-10, 10, 1000)

plt.plot(x, sigmoid(x), label='sigmoid')
plt.plot(x, sigmoid_derivative(x), label='sigmoid derivative')
plt.legend()
plt.title('Sigmoid and its derivative')
plt.show()

运行以上代码，会得到如下图所示的sigmoid函数及其导数的绘制结果：