计算Sigmoid函数的编程实现

最新推荐文章于 2025-04-30 23:38:04 发布
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本文介绍了Sigmoid函数在机器学习和神经网络中的应用，提供了使用math模块和numpy库计算Sigmoid函数的Python代码示例，展示了如何将输入值映射到0到1的概率值。

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计算Sigmoid函数的编程实现

Sigmoid函数是一种常用的激活函数，它将输入值映射到0到1之间的连续输出。在机器学习和神经网络中，Sigmoid函数常用于将线性变换的结果映射到概率值。

Sigmoid函数的数学定义如下：

sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))

其中，exp(x)表示e的x次幂，e是自然对数的底数。

下面我们将编程实现Sigmoid函数的计算，并提供Python代码示例：

import math

def sigmoid(x):
    return 1 / (
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