sigmod激活函数的导数的python代码
时间: 2023-09-01 12:11:35 浏览: 92
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:
```python
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:
```python
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。
sigmod激活函数的特点
Sigmod激活函数是一种常用的非线性激活函数,其特点如下:
1. 取值范围:Sigmod函数的取值范围是[0,1],因此它常被用于输出层的二分类问题,将输出值映射为概率值。
2. 平滑性:Sigmod函数的导数在取值范围内始终都是正值,且随着输入值的增加或减少,导数的值会逐渐减小,使得Sigmod函数具有平滑性。
3. 容易计算:Sigmod函数的表达式简单,容易计算,因此在神经网络的训练过程中,Sigmod函数的使用比较广泛。
4. 容易出现梯度消失:当输入值非常大或非常小时,Sigmod函数的导数会趋近于0,导致梯度消失,从而影响神经网络的训练效果。因此,在深度神经网络的训练中,通常会采用其他激活函数,如ReLU等。