python实现sigmoid与tanh函数

最新推荐文章于 2024-03-27 00:07:55 发布

zz_Rebas

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分类专栏： python 文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43030766/article/details/117556875

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本文详细介绍了如何使用Python实现Sigmoid和Tanh两种常用的激活函数，包括它们的数学公式、代码实现以及在神经网络中的作用。通过实例演示，帮助读者深入理解这两种函数的特性和应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def tanh(z):
    return (np.exp(z)-np.exp(-z))/(

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tanh python_带有Python示例的math.tanh（）方法

cumudi0723的博客

06-20

3858

tanh python Python math.tanh()方法 (Python math.tanh() method) math.tanh() method is a library method of math module, it is used to get the hyperbolic tangent of given number in radians, it accepts a nu...

Python实现sigmoid、tanh、RELU激活函数

qq_43444337的博客

01-19

1042

python来画Sigmoid与tanh激活函数，并保存为s.png图片。代码： “”" Created on Mon Jan 18 16:21:57 2021 @author: Administrator “”" import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False def sigmoid(x): r

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python语言画出Sigmoid,Tanh,RuLe函数图像

11-26

python语言画出Sigmoid,Tanh,RuLe函数图像,实现图像的可视化

python：实现并绘制 sigmoid函数，tanh函数，ReLU函数，PReLU函数

Bob_lb的博客

12-29

7189

python实现并绘制 sigmoid函数，tanh函数，ReLU函数，PReLU函数 # -*- coding:utf-8 -*- from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import mpl_toolkits.axisartist as axisartist def sigmoid(x): return...

Tanh函数使用教程及代码实现

m0_73291751的博客

07-18

3235

Tanh函数（双曲正切函数）是一种常用的激活函数，它将输入值映射到范围在-1到1之间的连续输出。Tanh函数的公式如下：scss。

Python math.tanh() 方法

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08-16

811

Python math模块中定义了一些数学函数。由于这个模块属于编译系统自带，因此它可以被无条件调用。该模块还提供了与用标准C定义的数学函数的接口。本文主要介绍Python math.tanh() 方法的使用，以及相关示例代码。原文地址：Python math.tanh() 方法 ...

[小白系列]sigmoid和tanh激活函数的绘制(分开画，合起来画，总有一款适合你），逐行代码详解

12-21

这里利用了一个数学推导，因为Tanh函数可以表示为2倍Sigmoid函数减1，即： \[ \tanh(x) = 2 \cdot \sigma(2x) - 1 \] ```python x = np.linspace(-10, 10) y = sigmoid(x) tanh = 2 * sigmoid(2 * x) - 1 # ... ...

relu，sigmoid，tanh函数图像（python）

zly19951224的博客

11-20

2870

@[relu，sigmoid，tanh函数图像（python） #工具包 import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #定义sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1.0 / (1.0 + np.exp(-x)) fig = plt.figure(fig

sigmoid函数，tanh函数，relu函数，softmax函数

lovekobe1997的博客

03-04

2561

sigmoid函数数学表达式： f(z)=1/(1+e**-z) Sigmoid 函数的输出范围是 0 到 1。由于输出值限定在 0 到 1，因此它对每个神经元的输出进行了归一化；用于将预测概率作为输出的模型。由于概率的取值范围是 0 到 1，因此 Sigmoid 函数非常合适；梯度平滑，避免「跳跃」的输出值；函数是可微的。这意味着可以找到任意两个点的 sigmoid 曲线的斜率；明确的预测，即非常接近 1 或 0。 Sigmoid 激活函数有哪些缺点？倾向于梯度消失；函数输出不是以 0 为

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qq_41755239的博客

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在深度学习中，激活函数用于对隐藏层与输出层的单元接收到的输入值进行处理。常用的激活函数有Sigmoid、tanh、ReLU、Softmax函数。Sigmoid(x) = 1/(1+exp(x)) 主要作用是将函数接收到的值映射到0~1 一、tanh函数 2.1 函数表达式为 tanh(x) = (exp(x) - exp(-x)) /(exp(x) + exp(-x)) tanh函数将接收到的值映射到-1~1。与Sigmoid函数相比，tanh函数的输出值更广泛。三、ReLU函数 3.1 ReLU的函数表

python绘制激活函数（sigmoid, Tanh, ReLU, Softmax)

数据分析、数据挖掘、大数据开发

03-15

2739

python绘制激活函数

Sigmoid和tanh的异同

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转自：https://blog.youkuaiyun.com/yaoyaoyao2/article/details/73848983 计算过程（若有误，请指正）：它们之间存在的细微差别观察sigmoid和tanh的函数曲线，sigmoid在输入处于[-1,1]之间时，函数值变化敏感，一旦接近或者超出区间就失去敏感性，处于饱和状态，影响神经网络预测的精度值。tanh的输出和输入能...

python Sigmoid和Tanh 可视化

jacke121的专栏

06-25

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python绘制神经网络中的Sigmoid和Tanh激活函数图像(附代码)最近在研究神经网络，用python绘制了一下常见的Sigmoid函数和Tanh函数，别的不多说，直接上代码：[python]view plaincopy#!/usr/bin/python#encoding:utf-8importmathimportmatplotlib.pyplotaspltimpo...

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AndyJ的学习之旅

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1939

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小技巧（10）：使用Python绘制激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU、PReLU）图像

Hankerchen的博客

04-13

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sigmoid tanh Relu比较

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1、sigmoid函数函数曲线图如下：函数导数曲线图如下：优点：输出为0到1之间的连续实值，此输出范围和概率范围一致，因此可以用概率的方式解释输出。- 将线性函数转变为非线性函数缺点：容易出现gradient vanishing 函数输出并不是zero-centered 幂运算相对来讲比较耗时对应的tf函数：tf.nn.sigmoid() 2、ta...

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qq_42025868的博客

02-22

1万+

前言 激活函数是一种添加到人工神经网络中的函数，类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。此图来自百度百科，其中step function就是激活函数，它是对之前一层进行汇总后信号进行激活，传给下一层神经元。常用的激活函数有以下8个：常用的8个激活函数 sigmoid Tanh ReLU Softmax Leaky ReLU ELU PReLU Swish 1. Sigmoid 如上图是Sigmoid函数的函数图像。 Sigmoid 函数的图像看起来像

深度学习激活函数代码实现：Sigmoid与Tanh

"该资源包含了深度学习中常用的激活函数的Python代码实现，包括sigmoid和tanh函数，并通过matplotlib库绘制了它们的图形。" 在深度学习中，激活函数是神经网络的重要组成部分，它们引入非线性，使得网络能够学习更...