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空空如也

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huaxushanhexiang: 博主大大坤坤视频还有么
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m0_62764853: 博主你好，请问目标域的数据都有标签吗？
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xz--wyb: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # sigmoid # sigmoid激活函数用的最少，但为二分类问题时，可作为输出层 # 会出现梯度消失（即当x趋于无穷大或无穷小时会使得导数趋于0） def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) x1 = np.arange(-10.0, 10.0, 0.1) # y1 = sigmoid(x) ### 这里参数带入应该x1 y1 = sigmoid(x1) plt.plot(x1, y1, color='red', label='sigmoid') plt.legend() plt.show() # ReLU # 一般都采用ReLU激活函数 def ReLU(x): return np.maximum(0, 0.1 * x) # ReLU函数的定义 x2 = np.arange(-10.0, 10.0, 0.1) # y2 = ReLU(x) ### 这里参数带入应该x2 y2 = ReLU(x2) plt.plot(x2, y2, color='blue', label='ReLU') plt.legend() # my-add plt.show() # tanh def tanh(x): return (np.exp(x) - np.exp(-x)) / (np.exp(x) + np.exp(-x)) x3 = np.arange(-10.0, 10.0, 0.1) # y3 = tanh(x) y3 = tanh(x3) plt.plot(x3, y3, color='green', label='tanh') plt.legend() # my-add plt.show() ####这里出来的结果是一个激活函数对应一幅plot（不是您展示的那幅图）

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