AI神经网络激活函数sigmoid及matlab的sigmf

本文介绍了神经网络中的Sigmoid激活函数及其在逻辑回归中的应用。详细解释了MATLAB中sigmf函数的不同参数设置如何影响Sigmoid曲线,并展示了不同参数下Sigmoid函数的图形表现。
AI神经网络激活函数sigmoid及matlab的sigmf


神经网络中引入激活函数sigmoid作用是逻辑回归(logistic regression),引入非线性化。数学中的标准sigmoid输出范围是(0,1)。sigmoid的数学定义:




在matlab中,对于sigmoid的定义实现是sigmf,但是sigmf包含多个参数:





用MATLAB跑出不同的sigmoid函数曲线:

x1=-10:0.1:10;

y1=sigmf(x1,[1 2]);
plot(x1,y1,'g');
hold on;

y2=sigmf(x1,[1 0])+0.2;
plot(x1,y2,'b');
hold on;

y3 =1./(1+exp(-x1));
plot(x1,y3,'r');
hold on;

legend('sigmf(x1,[1 2])','sigmf(x1,[1 0])+0.2','标准sigmoid函数');  

grid on;

曲线如图所示:



红色的y3曲线,是逻辑回归sigmoid函数的数学标准定义。把matlab中的sigmf参数a=1,c=0,那么sigmf就变成标准sigmoid数学定义实现。蓝色的y2曲线是标准sigmoid函数的y值再加0.2,其中a=1 ,c=0。
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