计算Sigmoid函数的编程实现

Sigmoid函数的Python编程实现
最新推荐文章于 2024-08-29 09:00:22 发布
最新推荐文章于 2024-08-29 09:00:22 发布
阅读量256 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeSpark/article/details/132821642
编程 专栏收录该内容
411 篇文章 ¥29.90 ¥99.00
订阅专栏
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。

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 / (1 +
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Python:实现Sigmoid函数算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-02 2743
Python:实现Sigmoid函数算法(附完整源码)
Python实现Sigmoid函数算法
CodeHeroicX的博客
09-23 1231
通过以上的代码和示例，我们成功地实现了Sigmoid函数算法，并使用Python进行了验证。Sigmoid函数在深度学习和机器学习中具有广泛的应用，特别是在神经网络中作为非线性激活函数，用于引入非线性特性和处理分类问题。可以看到，当输入为0时，Sigmoid函数的输出为0.5，表示中间值；在以上示例中，我们定义了一个包含多个元素的NumPy数组x，然后将其作为输入传递给sigmoid函数。表示对输入x进行指数运算，然后使用1除以结果，得到Sigmoid函数的输出。表示自然指数函数，即e的-x次方。
Sigmoid 函数
热门推荐
我是任玉琢
01-07 1万+
前言 Sigmoid 函数（Logistic 函数）是神经网络中非常常用的激活函数，我们今天来深入了解一下 Sigmoid 函数。 函数形式 函数图像 代码实现 代码运行：Colab import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math x = np.linspace(-10, 10, 100) z = 1 / (1 + np.exp(-x)) plt.title("Sigmoid") plt.plot(x, z) plt.xl
python使用matplotlib绘图sigmoid_Python3 用matplotlib绘制sigmoid函数的案例
weixin_39642687的博客
12-12 474
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef sigmoid(x):# 直接返回sigmoid函数return 1. / (1. + np.exp(-x))def plot_sigmoid():# param:起点，终点，间距x = np.arange(-8, 8, 0.2)y = sigmoid(...
math: sigmoid 函数
DinnerHowe的博客
07-13 1282
公式 y=11+e−a⋅xy = \frac{1}{1 + e^{-a \cdot x}} y=1+e−a⋅x1​ 曲线特性 物理特性 1. 优点： Sigmoid函数的输出映射在(0,1)之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层。 求导容易。 2. 缺点： 由于其软饱和性，容易产生梯度消失，导致训练出现问题。 其输出并不是以0为中心的。 3. 应用： logistic...
Sigmoid函数的分段非线性拟合法及其FPGA实现-论文
05-18
它能够以很高的速度和较低的功耗，对复杂的数据进行实时处理，这使得FPGA成为实现sigmoid函数高速计算的理想选择。在本研究中，作者完成了该算法的FPGA硬件实现，并基于三阶多项式拟合结果给出了流水线架构。实验...
sigmoid函数数学推导
最新发布
03-09
最后，结合编程实现，我们展示了如何用Python编写sigmoid函数。从Python代码中，我们可以看出sigmoid函数的实现非常简单，只需要基本的数学运算即可。这种简单性使得sigmoid函数在实际应用中易于实现，并且由于其...
基于FPGA的电子鼻中Sigmoid函数分区间线性逼近实现.pdf
07-13
在某些应用场景下，尤其是当需要在FPGA这样的硬件平台上实现时，Sigmoid函数的数学复杂性可能会导致资源消耗和计算效率的问题。因此，提出了分区间线性逼近方法，这是一种在不同区间使用不同线性逼近策略来近似...
逻辑回归、激活函数sigmoid、损失及优化、案例代码实现
我的个人博客
12-23 2964
逻辑回归概念及原理，激活函数sigmoid函数，损失以及优化，逻辑回归API，sklearn.linear_model.LogisticRegression，良／恶性乳腺癌肿瘤分类预测案例代码实现
Python编写Sigmoid函数算法
James_CODER的博客
08-09 510
Sigmoid函数是深度学习中常用的激活函数之一，它能够将输入映射到0~1的范围内，因此在神经网络和逻辑回归等领域得到广泛应用。用求得的参数进行预测。Sigmoid函数是深度学习中非常重要的激活函数，掌握其实现方法有助于我们更好地理解神经网络和逻辑回归等相关算法。最后，我们可以将sigmoid函数应用于实际问题中，例如在逻辑回归中使用sigmoid函数作为激活函数。时，sigmoid函数的输出值约为0.9933，这符合sigmoid函数的特性。接下来，我们可以对sigmoid函数进行测试，以保证其正确性。
Sigmoid函数使用教程
m0_73291751的博客
07-18 1971
需要注意的是，Sigmoid函数在输入值非常大或非常小的情况下，容易出现饱和现象，导致梯度消失的问题。在上述示例中，我们首先定义了一个sigmoid函数，它接受一个输入值x，并返回计算后的结果。然后我们使用单个值和NumPy数组进行了示例，分别计算了对应的sigmoid函数值，并打印输出。它将输入值映射到0到1的概率值，常用于输出层的激活函数，表示某个样本属于某个类别的概率。Sigmoid函数是一种常用的激活函数，它将输入值映射到一个范围在0到1之间的连续输出。# 使用单个值进行示例。
tensorflow sigmoid 如何计算训练数据的正确率_从三大案例，看如何用 CV 模型解决非视觉问题...
weixin_39711914的博客
11-21 343
选自pechyonkin，作者: Max Pechyonkin，参与：贾伟。近几年，深度学习已经彻底改变了计算机视觉。由于各类学习资源随处可见，任何人都可以在数天（甚至数小时）内掌握最新技术，并将它应用到自己的领域内。随着深度学习变得越来越普遍，一个重要的问题就是如何将它创造性地应用在不同的领域里。今天，计算机视觉领域的深度学习已经解决了大量关于图像识别、目标检测和图像分割等方面的问题。在这些领域...
[人工智能-深度学习-11]：神经网络基础 - 激活函数之sigmoid与多分类的神经网络模型
文火冰糖（王文兵）的博客
10-01 1万+
第1章sigmoid与二分类 [人工智能-深度学习-10]：神经网络基础 - 激活函数之sigmoid与二元逻辑分类的神经元模型_文火冰糖（王文兵）的博客-优快云博客[人工智能-深度学习-10]：神经网络基础 - 激活函数之sigmod与二分类https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing/article/details/120559515 第2章sigmoid与多分类 sigmoid除了用于单分类，还可用于多分类。 2.1sigmoid与独立多路分类 在上...
python 实现Sigmoid函数算法
luthane的博客
08-29 1792
Sigmoid函数（也称作逻辑斯蒂函数或S型函数）是一种在机器学习和深度学习中广泛使用的激活函数，主要用于二分类问题。它的输出范围在0和1之间，这使得它非常适合用于表示概率。σ′x11e−xσ′x1e−x1​其中，x 是输入，e 是自然对数的底数（约等于2.71828），σ(x) 是Sigmoid函数的输出。Sigmoid函数的特点平滑性：Sigmoid函数是一个平滑的、可微的函数，这对于基于梯度的优化算法（如梯度下降）是非常重要的。
神经网络有趣案例_神经网络以及深度学习模型分类
weixin_39552472的博客
11-23 457
想要了解智能音箱背后的基础技术框架，其实，既是是应用类应用工程师，也需要对神经网络，以及深度学习模型，有一些基本的认识，个人认为这样会更加方便产品设计，以及相应的方案评估，因此，我们或许要大致了解感知机，Sigmoid函数的相关概念。 人类的视觉系统，是世界上最有趣的奇迹之一，当有人给了我们一张手写卡片，大家可以很轻易地认出上面的字迹，这种轻易性让我们觉得机器想要做...
形象的表述sigmoid的神经网络万能近似定理
ningyanggege的博客
11-17 6323
我们了解神经网络以及它们从数据科学到计算机视觉的多个领域中的无数成就。众所周知，它们在解决有关泛化性方面的复杂任务中表现良好。从数学上讲，他们非常擅长近似任何的复杂函数。让我们形象化地理解这种近似概念，而不是前向和后向传播方法中的最小化预测误差。假设你了解前向和后向传播的一点基础，其旨在借助梯度和网络中的错误传播来近似函数。让我们通过另一种视觉解释来理解神经网络的近似能力。其中涉及基础数学和图形分...
编写python代码来理解神经元与权重的运算
qq_44250700的博客
07-25 915
通过从0开始编写代码，理解神经网络运算的过程
神经网络案例推导
飞跃大海的猪
08-23 275
现在终于理解我们高中数学老师说的话了，计算不行，说明数学不行，数学不行能力不行，数学好才是真正的好！！！哈哈哈。 欢迎访问我的博客Sky’s blog 这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,…,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,…,yn},现在要他们在隐含层做某种变换，让...
深入学习Sigmoid函数及其MATLAB实现特性
在给定的文件信息中，sigmoid 函数与 MATLAB 编程环境结合，通过一个名为“sigmoid_v2.02_V2”的程序，让用户能够通过设置不同的参数来学习和了解sigmoid函数的特性。此程序的版本号为2.02，表明它可能有多个版本，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值