Sigmoid函数解析

代码如下

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sigmoid(x):return 1.0/(1+np.exp(-x))
sigmoid_inputs = np.arange(-10,10,0.1)
sigmoid_output = sigmoid(sigmoid_inputs)
print("Sigmoid Function Input:{}".format(sigmoid_inputs))
print("Sigmoid Function Output:{}".format(sigmoid_output))plt.plot(sigmoid_inputs,sigmoid_output)
plt.xlabel("Sigmoid Inputs")
plt.ylabel("Sigmoid Output")
plt.show()

Sigmoid函数在神经网络中常被用于激活函数，它可以将一个实数映射到（0.1）之间，常被用于二分类问题。

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